PyTorch是Facebook/Meta的一个开源机器学习（ML）框架。它是TensorFlow的替代品。PyTorch是一个非常受欢迎的AI/ML框架，而且越来越受欢迎。
PyTorch可以通过NVIDIA CUDA库使用NVIDIA GPU加速AI/ML应用程序，就像TensorFlow一样。
在本文中，我们将向您展示如何在Debian 12“Bookworm”上安装带有NVIDIA GPU/CUDA加速支持的PyTorch。
内容主题：
- 在Debian 12上安装NVIDIA GPU驱动程序
- 在Debian 12上安装NVIDIA CUDA
- 在Debian 12上安装Python 3 PIP和Python 3虚拟环境（venv）
- 为PyTorch创建Python 3虚拟环境
- 在Python 3 PyTorch虚拟环境中将Python 3 PIP升级到最新版本
- 在Debian 12上安装PyTorch并支持NVIDIA GPU/CUDA加速
- 激活PyTorch Python 3虚拟环境
- 启动PyTorch并检查NVIDIA GPU/CUDA加速是否可用
- 结论
在Debian 12上安装NVIDIA GPU驱动程序
为了使PyTorch NVIDIA GPU/CUDA加速工作，您必须在Debian 12上安装NVIDIA GPU驱动程序。如果您需要在Debian 12系统上安装NVIDIA GPU驱动程序的任何帮助，请阅读本文。
在Debian 12上安装NVIDIA CUDA
为了让PyTorch NVIDIA GPU/CUDA加速在Debian 12上工作，您必须在Debian 12上安装NVIDIA CUDA。如果您需要在Debian 12系统上安装NVIDIA CUDA的任何帮助，请阅读本文。
在Debian 12上安装Python 3 PIP和Python 3虚拟环境（venv）
要在Debian 12上安装PyTorch，您需要安装Python3 PIP和Python虚拟环境(Venv)。
首先，使用以下命令更新APT包存储库缓存：
$sudo apt更新
要安装Python3 PIP和Python3虚拟环境(Venv)，请运行以下命令：
$sudo apt install python3—pip python3—venv python3—dev
要确认安装，请按"Y"，然后按。
正在安装Python3 PIP和Python3venv。这需要一段时间才能完成。
此时，应该安装Python 3 PIP和Python 3 venv。
为PyTorch创建Python 3虚拟环境
在Debian 12上安装Python库的标准做法是将它们安装在Python虚拟环境中，这样它们就不会干扰系统的Python包/库。
要在"/opt/pytorch"目录中为PyTorch创建一个新的Python 3虚拟环境，请运行以下命令：
$sudo python3—m venv/opt/pytorch
在Python 3 PyTorch虚拟环境中将Python 3 PIP升级到最新版本
要在Python3“/opt/pytorch”虚拟环境中将Python3 PIP升级到最新版本，请运行以下命令：
$sudo/opt/pytorch/bin/pip3安装--升级pip
在Debian 12上安装PyTorch并支持NVIDIA GPU/CUDA加速
要使PyTorch NVIDIA GPU/CUDA加速起作用，您必须安装支持Debian 12系统上安装的NVIDIA CUDA驱动程序版本的正确版本的PyTorch。在撰写本文时，PyTorch支持NVIDIA CUDA驱动程序版本11.8和12.1。有关PyTorch支持的NVIDIA CUDA驱动程序版本的更新信息，请查看PyTorch的官方网站。
要检查Debian 12系统上安装的NVIDIA CUDA驱动程序版本，请运行以下命令。如您所见，我们在Debian 12系统上安装了NVIDIA CUDA版本11.8。
$nvcc——版本
要在PyTorch Python 3虚拟环境中安装具有NVIDIA CUDA 11.8支持的PyTorch，请运行以下命令：
$sudo/opt/pytorch/bin/pip3 install torchvision torchaudio——index—url www.example.com
要在PyTorch Python 3虚拟环境中安装具有NVIDIA CUDA 12.1支持的PyTorch，请运行以下命令：
$sudo/opt/pytorch/bin/pip3 install torchvision torchaudio
正在将PyTorch安装在PyTorch Python3虚拟环境中。这需要一段时间才能完成。
此时，应该在PyTorchPython 3虚拟环境中安装PyTorch
激活PyTorch Python 3虚拟环境
要激活PyTorch Python "/opt/pytorch"虚拟环境，请运行以下命令：
$. /opt/pytorch/bin/activate
应激活PyTorch Python3虚拟环境。
启动PyTorch并检查NVIDIA GPU/CUDA加速是否可用
要打开Python3交互式外壳，请运行以下命令：
$python3
应打开Python3交互外壳。
首先，使用以下代码导入PyTorch：
$导入手电筒
要检查您安装的PyTorch版本，请运行以下代码行。正如你所看到的，我们正在运行PyTorch 2.1.0，并支持NVIDIA CUDA 11.8加速（cu118）。
$torch.__版本
要检查PyTorch是否能够使用NVIDIA GPU进行NVIDIA CUDA加速，您也可以运行以下代码行。如果NVIDIA CUDA支持可用，则会打印"True"。
$torch.cuda.is_Available()
如果您的计算机上安装了多个GPU，您可以使用以下代码检查PyTorch可以使用的GPU数量。正如你所看到的，我们在Debian 12系统上安装了NVIDIA GPU（RTX 4070）。
$torch.cuda.Device_count()
要退出Python交互式shell，运行以下代码行：
$quit（）
结论
在本文中，我们向您展示了如何在Debian 12上安装Python 3 PIP和Python 3虚拟环境（venv）。我们还向您展示了如何在Debian 12上为PyTorch创建Python 3虚拟环境，以及如何在Debian 12上安装PyTorch，并支持NVIDIA CUDA 11.8和12.1加速。最后，我们向您展示了如何激活PyTorch Python虚拟环境并在Debian 12上访问PyTorch。
