从零开始在ubuntu上安装pytorch的深度学习环境

从零开始搭建环境安装FCOS(Ubuntu18.04) 从零开始搭建环境安装FCOS(Ubuntu18.04) 深度学习小白,毕设的缘故,我最近在Ubuntu18.04系统从零开始搭建环境安装,记录下自己的整个过程(下面所有需要下载的东西我都放在了网盘里)。其实刚开始在windows10中做的,不过到最后一步,出现了一个我完全不知道怎么解决的错误,希望借此机会请大佬帮我看看哪里出错了。 链接:https://pan.baidu.com/s/1pSz_vblUmZHKcYEXYGJEZg 提取码:2sou 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦.. 阅读详情

一、安装cuda

cuda是自带显卡驱动的,所以直接去Nvidia官网,根据自己的服务器情况选择就好,比如我的是ubuntu20,选择runfile(local)安装方式
在这里插入图片描述
根据给出的命令下载运行就好
在这里插入图片描述

会出现一个问你是否接受的条款,输入accept,按回车就行

然后选择安装选项,这里能看到有显卡驱动安装,全选install all 就好

注:有些系统或电脑在安装cuda前可能需要先禁用nouveau,禁用方法如下

禁用nouveau

  • (1) sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
    #添加下列两行
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
  • (2)sudo dracut --force
  • (3)sudo reboot #重启
  • (4)init 3
  • (5)lsmod | grep nouveau #若无结果显示则表明成功禁用

二.安装anaconda3

1.下载安装

从清华大学开源镜像站下载最新的anaconda3 地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

将安装包上传到ubuntu服务器上,在该安装包当前目录下运行命令
bash Anaconda3-你的版本-Linux-x86_64.sh
比如我安装的是Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh,那命令为

bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

安装过程一路yes即可,安装完后使用conda -V查看版本号进行测试是否安装成功

2.配环境变量

如果出现找不到命令错误,可能是anaconda没有添加到环境,手动添加即可

输入命令打开配置文件

vim ~/.bashrc

在文件最后加上(注vim命令:i 进入编辑模式,esc回到命令模式,wq保存退出),xxxx为你的用户名

export PATH=/home/XXX/anaconda3/bin:$PATH

接着更新配置source ~/.bashrc

3.换国内镜像源

目前:2021.6.29,清华源只支持到cudatoolkit11.0,如果要安装11.1,使用清华源没有加速效果

使用命令 vim ~/.condarc修改condarc文件,内容如下:

channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

channel_priority: flexible
remote_read_timeout_secs: 20000.0

三.安装pytorch

1.使用conda创建新环境
conda create -n pytorch python=3.8
2.进入新创建的环境,并安装pytorch
conda activate pytorch

安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2
提醒 :使用3090的话cudatoolkit要安装11.0版本及以上

3.测试pytorch是否安装成功

在python解释器里输入如下代码测试

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

结果应与下面类似

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],
        [0.8337, 0.9050, 0.2650],
        [0.2979, 0.7141, 0.9069],
        [0.1449, 0.1132, 0.1375],
        [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

安装pytorch成功

9],
[0.1449, 0.1132, 0.1375],
[0.4675, 0.3947, 0.1426]])


安装pytorch成功

## 

卸载cuda和驱动的命令
**
To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.3/bin
To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall
**

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明里MX
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