Ubuntu搭建Pytorch,就這一篇就夠了

哈哈哈hh發表於2022-07-18

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第一步:配置映象源,安裝必要環境

更換映象

第二步:安裝anaconda

1 進入官網

2 下載linux的sh版

file

file

3 在對應位置透過命令輸入

sh 檔名.sh

4 選擇 YES

file

5 選擇 NO (我們要自定義配置環境)

file

第三步:安裝完成Anconda後配置環境

1 編輯環境變數

vim ~/.bashrc

2 新增內容

export PATH="/自己對應的路徑名/anaconda3/bin:$PATH"

3 啟用修改的內容

source ~/.bashrc

4 測試

conda

若沒有顯示not fond 則表示 anaconda安裝成功

第四步:透過Anaconda建立pytorch空間,用於pytorch

前提知要:

使用anaconda安裝環境後,本地預設環境成為base環境

自己建立的環境透過 conda activate 空間名字(環境名字)進入

退出自己建立的環境到預設環境:conda deactivate

1 建立空間,命名為pytorch

conda create -n pytorch

2 進入pytorch空間

conda activate pytorch

file

ps,若在執行命令的時候出現一下問題:

file

執行

source activate

file

第五步:在base環境中 安裝cuda

1 安裝 nvidia-cuda-toolkit 工具

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

2 檢查系統推薦顯示卡驅動,記錄下recommend選項

sudo ubuntu-drivers devices

file

3 新增驅動源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

4 在Ubuntu系統中找到 軟體和更新 選擇 驅動

file

等待更新完畢後再reboot

reboot

5 重啟後的測試

nvidia-smi

記錄 cuda 版本

file

6 下載cuda

官網

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

我的是11.4

file

選擇11.4的哪個版本都可以,接下去按照如下選擇去下載

注意:linux的版本要確保正確

file

7 安裝cuda(執行自己上面紅框的內容)

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.runsudo
sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run

file

file

file

8 環境配置

sudo gedit ~/.bashrc

末尾加入

export PATH="/自己對應的路徑名/anaconda3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin
export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME

9 測試

source ~/.bashrc
nvcc -V
cd ~/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/
make
./bandwidthTest

file

第六步:在pytorch環境中 安裝 pytorch環境

1 進入官網

2 安裝

選擇pytorch版本

選擇好對應的系統

選擇使用什麼安裝,conda裡可以使用pip安裝的

選擇語言:python

選擇cuda版本:我的版本是11.4

file

複製命令

3 透過命令進入pytorch環境

source activate
conda activate pytorch

4 執行自己官網複製的命令

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

file

done~撒花 ?

番外

刪除conda環境

conda uninstall -n 名稱 --all

原文連結:https://blog.csdn.net/qq_33806001/article/details/124850247


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