UBUNTU 安装openai 从零开始 pytorch1.3.1 报错 单独安装

本文档详细介绍了在Ubuntu系统中安装OpenAI及PyTorch 1.3.1的过程,包括更换软件源、安装必要的软件包、创建Anaconda环境、安装OpenMPI等步骤。
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船新UBUNTU 安装openai 从零开始 @TOC

从零开始 openai 安装 pytorch1.3.1安装

新手上车,装了一个星期,从第一句cd命令开始,真是令人头皮发麻!
咱就从换源开始,一步步安装openai

一、换源

二、输入法安装

三、openai安装

五、Fm

一、换源

1.备份文件

sudo cp /etc/apt/sources.list sources_backup.list

2.修改文件

sudo gedit /etc/apt/sources.list

3.写入源,保存。(ubuntu16.04)

#清华大学源

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security multiverse

#阿里云源

deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted multiverse universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted multiverse universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted multiverse universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security multiverse

阿里源(ubuntu18.04)

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

阿里源(ubuntu20.04)

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

阿里镜像站

https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu/?spm=a2c6h.25603864.0.0.47634af3iBaqpg

3.更新

a.这个命令,会访问源列表里的每个网址,并读取软件列表,然后保存在本地电脑。我们在新立得软件包管理器里看到的软件列表,都是通过update命令更新的。

sudo apt-get update

b.解决各种缺少依赖问题

sudo apt-get -f install

c.这个命令,会把本地已安装的软件,与刚下载的软件列表里对应软件进行对比,如果发现已安装的软件版本太低,就会提示你更新。

sudo apt-get upgrade

安装驱动

1、卸载驱动

sudo apt-get remove nvidia-*

2、查询可用驱动

sudo ubuntu-drivers devices

会出现类似的 (每个版本 因时间推进而可能版本号不同 以自己的为准
driver : nvidia-driver-470 - distro non-free driver : nvidia-driver-460-server - distro non-free recommended driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
3、选取在上面列表中自己需要的列表中的驱动安装即可 一般不推荐安装test的驱动

sudo apt install nvidia-driver-470

4、检验驱动是否安装成功

sudo nvidia-smi

5、编辑内核

sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf

文件末尾加上 blacklist nouveau 然后保存

sudo update-initramfs -u

使改动生效,这句很重要
7、重启

sudo reoot

二、输入法安装

https://blog.youkuaiyun.com/sandalphon4869/article/details/100781978
https://jingyan.baidu.com/article/fec4bce28610c4f2618d8b13.html

(ubuntu18.04)
https://blog.youkuaiyun.com/qq_27211927/article/details/80877684
IBus与fcitx切换的时候记得要重启

1.v2ay

在这里插入图片描述
/opt/v2ray/v2ray-linux-64/v2ray
/opt/v2ray/v2ray-linux-64

2.sh文件安装

bash xxxxx

三、openai安装

openai官网教程

这个是openai官方的教程页面

1.Anaconda(Anaconda3-5.3.0)

官方历史版本,找到Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
官方教程用的是5.3.0,跟着官方推荐一步一步装准没错!

https://repo.anaconda.com/archive/

下载完成,打开终端,进行安装

bash ~/Downloads/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

安装完成后需要关闭终端再次打开,Anaconda才能生效

2.spinningup环境创建

创建一个spinningup的环境(这个名字可以随便改) 使用python3.6

conda create -n spinningup python=3.6

3.进入spinningup的环境

在之前创建好的环境中继续安装 接下来的环境依赖包

conda activate spinningup

4.安装OpenMPI

sudo apt-get update && sudo apt-get install libopenmpi-dev

5.git安装

sudo apt install git

6.安装Spinning Up

从github把Spinning Up载到本地

git clone https://github.com/openai/spinningup.git

移动到spinningup文件夹

cd spinningup

执行安装

pip install -e .

四、报错

安装pytorch1.3.1失败

下载到99%后突然崩了
在这里插入图片描述

tensorflow镜像

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow/

解决方案:

1.下载好需要的pytorch版本
pytorch各个版本的.whl文件下载地址

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2.下载完成后,进入文件目录,进行pip安装就行了

pip install torch-1.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

3.安装完成后再次回到sinningup文件进行

pip install -e .

五、Fm

1.更新软件

sudo apt-get update

2.安装推荐软件

sudo apt-get install -y --no-install-recommends build-essential
sudo apt-get install -y --no-install-recommends cmake
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libzmqpp-dev
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libopencv-dev

3.创建conda环境

conda create --name Fm python=3.6
conda activate Fm

4.git下载flightmare

cd ~/Desktop
git clone https://github.com/uzh-rpg/flightmare.git

5.添加环境变量

echo “export FLIGHTMARE_PATH=~/Desktop/flightmare” >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

6.安装依赖

conda activate Fm
cd flightmare/

install tensorflow GPU (for non-gpu user, use pip install tensorflow==1.14)

pip install tensorflow-gpu==1.14

install scikit

pip install scikit-build

记得安装eigen3.3.4

7.安装flightmare

cd flightmare/flightlib
it first compile the flightlib and then install it as a python package.
编译需要核数>4,内存>4G
pip install .

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### 安装 PyTorch 1.3.1 对于 Python 3.6 的环境,可以采用 `pip` 或者 `conda` 来安装特定版本PyTorch。以下是两种不同的方式来完成此操作。 #### 方法一:通过 Pip 安装指定版本PyTorch 和 torchvision 如果遇到 pip3 命令的问题,可能需要调整 `/usr/bin` 下面的 pip3 脚本配置[^1]。之后可以通过命令行运行: ```bash sudo pip3 install torch==1.3.1 torchvision ``` 另一种更具体的方法是指定 wheel 文件来进行安装,这通常用于离线环境中或是当网络源不稳定时。例如: ```bash pip install torch-1.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl ``` 这种方法确保了安装的是确切版本号为 1.3.1PyTorch 库文件[^2]。 #### 方法二:使用 Conda 创建新环境并安装 PyTorch 为了保持不同项目之间的依赖隔离,推荐使用虚拟环境管理工具如 conda 来创建一个新的工作空间。针对 Python 3.7 及以上版本的情况,可执行如下指令建立名为 `py37_torch131` 的环境,并在此基础上安装所需软件包: ```bash conda create -n py37_torch131 python=3.7 conda activate py37_torch131 conda install pytorch=1.3.1 torchvision -c pytorch ``` 上述过程不仅限于 Linux 平台,在 Windows 上也可以借助 Anaconda Prompt 实现相同效果,只需稍微更改创建环境的方式即可[^4]: ```bash conda create -n pytorch_gpu pip python=3.7 conda activate pytorch_gpu conda install pytorch=1.3.1 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch ``` 注意这里的 `-c pytorch` 参数指定了从哪个渠道获取资源,而 `cudatoolkit=10.1` 则是为了支持 GPU 加速所必需的 CUDA 工具集版本
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