ubuntu16.04 python2.7 cuda10.0 安装pytorch1.1.0 torchvision0.3.0

工欲善其事，必先利其器

显卡驱动版本和cuda版本？

今天两台电脑训练时发现速度比平时慢了，以为是网络的变大导致。但nvidia-smi发现显存占用少，gpu速度占用1%  ，同时用gnome-system-monitor  发现cpu全部100%，难道pytorch用的cpu训练？可是pytorch装得时候没问题，训练时也没问题。这时发现自己代码里的device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")让我后背一凉。torch.cuda.is_available()返回果然是False。

根据https://blog.csdn.net/bird11111/article/details/105770644 觉得可能是显卡驱动和cuda不对，cat /proc/driver/nvidia/version查看显卡驱动为410.78，nvcc -V查看cuda为V10.0.130，应该是没问题的

cuda和pytorch版本？

根据https://www.pianshen.com/article/43911092818/ 可能是我的cuda10.0和pytorch的版本不对应。

import torch

torch.__version__

发现一台电脑是1.4 一个台电脑是1.3，根据https://blog.csdn.net/weixin_35732969/article/details/103454360和https://blog.csdn.net/Su_Mo/article/details/103297547/  我选择pytorch1.1.0 和 torchversion0.3.0

whl的下载网址是https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html我们会发现有

torch-1.1.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl
torch-1.1.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
torch-1.1.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
torch-1.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

torchvision-0.3.0-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.3.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.3.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

其中cp27是python2.7 cp37是python3.7          cp27m是ucs2，cp27mu是ucs4。

UCS2规定每个字符占用2个字节，UCS4规定每个字节占用4个字符，都是UNICODE的编码形式

# ucs4

>>> import sys

>>> print sys.maxunicode

1114111

# ucs2

>>> import sys >>> print sys.maxunicode
65535

ps: 在windows下载可能比ubuntu下载要快

安装

两个whl下载好就可以安装了 pip install torch-1.1.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torchvision-0.3.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl ，如果报权限错误sudo pip install torch-1.1.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl torchvision-0.3.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl   它会自动卸载之前的版本：

Uninstalling torch-1.4.0:
      Successfully uninstalled torch-1.4.0
  Found existing installation: torchvision 0.5.0
    Uninstalling torchvision-0.5.0:
      Successfully uninstalled torchvision-0.5.0
Successfully installed torch-1.1.0 torchvision-0.3.0
 

最后torch.cuda.is_available()
True