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Python Tensorflow / PyTorch 安装教程

Last update: September 29, 2024

Created: March 21, 2022

Author(s): Yuejia Zhang, Xiang Li, Jingyu Liu

我们在服务器的 bigMem[0-2] 上为用户预装了 torch-2.3.

  • bigMem[0-1]: 注意, 使用前请先申请 gpu, 例如 salloc -w bigMem1 --gres=gpu:1. 使用 module load Python/3.10.13 即可使用. 运行 python3 -c "import torch;print('pytorch version:',torch.__version__);print('GPU is',torch.cuda.is_available())", 输出应当为
pytorch version: 2.3.0+cu118
GPU is True
  • bigMem2: 不需要申请 gpu. 首先 module load Python/3.10.13 DTK/24.04.2. 运行 python3 -c "import torch;print('pytorch version:',torch.__version__);print('DCU is',torch.cuda.is_available())", 输出应当
pytorch version: 2.3.0
DCU is True

Python Tensorflow / PyTorch 手动安装教程

Step 1: 选择你想要的 Python 版本,默认环境是 Python 3.10.12, 也可以通过 module load 加载其他版本的 Python.

Step 2: (可选)创建一个新的虚拟环境并激活.

python3 -m venv --system-site-packages ./venv
source ./venv/bin/activate

当虚拟环境处于有效状态时, shell 提示符带有 (venv) 前缀. 用python3 --version 确认 Python 版本正确.

Step 3: 在虚拟环境中升级 pip.

pip install --upgrade pip

如需要使用 GPU 版本的 Tensorflow / PyTorch, 先需要确认想要跑的机器上是否有

通过以下步骤安装 Tensorflow.

pip install --upgrade tensorflow

参照 PyTorch 网站上的建议选择正确的 PyTorch 版本. 如果使用 GPU, 需要选择正确的 CUDA 版本. (在服务器上使用 module av 查看服务器上支持的 CUDA 版本.)

例如: 通过以下步骤安装 PyTorch. (注意正确的版本号!)

pip install torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Step 4: 开始使用 Tensorflow ：在Python中，

import tensorflow as tf
print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))
print(tf.test.is_built_with_cuda()) #确认是否启动了CUDA
print(tf.test.gpu_device_name()) #打印GPU device

开始使用 PyTorch ：在Python中，

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print(torch.cuda.is_available()) #确认是否启动了CUDA

Step 5: 使用结束后, (如有)退出虚拟环境. (如有)结束自己申请的计算资源.

deactivate

在 bigMem2 上使用 Pytorch

准备工作

  • 选择想要的 Python 版本, 我们以 3.10.12 为例说明, 也可以通过 module load 加载其他版本的 Python.
  • 使用 module load 加载 DTK, 我们以 24.04.1 为例进行说明
  • 前往 https://developer.hpccube.com/tool/, 点击 DAS 的下载地址, 或者直接进入 https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/, 选择相应的 torch (在 pytorch 目录下面) 和 pytorchvision (在 vision 目录下面) 的 whl 的安装包. 需要注意的是, 选择的安装包的 Python 版本和 DTK 版本应当匹配. 我们以 torch-2.3.0+das.opt1.dtk24042-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl 和 torchvision-0.18.1+das.opt1.dtk24042-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl 为例进行安装.

创建虚拟环境并激活

使用

python3 -m venv --system-site-packages ./pytorch_venv
source ./pytorch_venv/bin/activate

创建虚拟环境并激活, 当虚拟环境处于有效状态时, shell 提示符带有 (pytorch_venv) 前缀. 用python3 --version 确认 Python 版本正确.

安装 Pytorch

首先升级 pip

pip3 install --upgrade pip

然后通过下面的命令安装

pip3 install torch-2.3.0+das.opt1.dtk24042-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl
pip3 install torchvision-0.18.1+das.opt1.dtk24042-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl

最后, 我们运行 python3 -c "import torch;print('pytorch version:',torch.__version__);print('DCU is',torch.cuda.is_available())", 若输出为

pytorch version: 2.3.0
DCU is True

则表示成功安装.

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