云主机GPU pyTorch部署

、、、、南山小雨、、、、2025-12-03 9:54

https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#linux-2

c 复制代码

mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
//rm ~/miniconda3/miniconda.sh
source ~/miniconda3/bin/activate
conda init --all


conda create -n faceD python=3.8 -y
nvidia-smi

你应该看到类似这样（驱动版本 ≥ 470 最好，≥ 450 也能用）：

cpp 复制代码

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.183.01    Driver Version: 535.183.01    CUDA Version: 12.2   |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Tesla T4            Off       | 00000000:00:05.0 Off |                    0 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

直接装最新稳定版（当前是 2.5.0，支持 CUDA 11.8 和 12.1，T4 完美支持）

这样安装的三个都是GPU版本

cpp 复制代码

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

验证:

cpp 复制代码

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"

应该输出：

cpp 复制代码

2.4.1+cu121
True
Tesla T4