常用软件¶

PyTorch¶

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要面向两类人群：

替代 NumPy 来使用 GPU 的强大计算能力
提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台

作为当前最流行的深度学习框架之一，PyTorch 具有以下特点：

动态计算图：更直观的调试和模型构建体验
强大的 GPU 加速：完善的 CUDA 支持
丰富的生态系统：torchvision、torchaudio 等扩展库
生产就绪：通过 TorchScript 实现模型部署

基于 Conda 安装 PyTorch¶

# 加载 Anaconda 模块
ml Anaconda3/2025.06

# 创建名为 py312 的 conda 环境
conda create -n py312 python=3.12 -y

# 激活刚刚创建的名为 py312 的环境
conda activate py312

安装 PyTorch

图 1. PyTorch 官网提供的安装命令

# 使用官网提供的命令安装 pytorch
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129

使用 PyTorch¶

这里给出一个简单的例子。

示例代码文件：test.py

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.device_count())

if torch.cuda.is_available():
    tensor_gpu = torch.rand(3, 3).cuda()
    print(tensor_gpu)

作业提交脚本：submit_L40.sh

#!/bin/bash
#SBATCH -J Pytorch_Test
#SBATCH -p L40
#SBATCH --gres=gpu:L40:7
#SBATCH -o %j.out
#SBATCH -e %j.err

# 加载必要模块
module purge
module load Anaconda3

source activate
conda activate py312

# 运行测试程序
echo "开始 Pytorch 测试..."
python test.py

使用 sbatch submit_L40.sh 命令提交作业后，可以在生成的 .out 文件中查看运行结果：

开始 Pytorch 测试...
True
7
tensor([[0.8080, 0.4660, 0.8196],
        [0.4500, 0.8270, 0.9302],
        [0.8101, 0.3835, 0.6736]], device='cuda:0')