Ubuntu安装anaconda和pytorch的几个总结

最新推荐文章于 2025-11-14 20:56:51 发布
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#机器学习 #anaconda #pytorch

Ubuntu安装anaconda和pytorch的几个总结

1. conda的几个镜像

清华镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

南大镜像

conda config --add channels http://mirrors.nju.edu.cn/anaconda/pkgs/free
conda config --add channels https://mirrors.nju.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels http://mirrors.nju.edu.cn/anaconda/cloud/msys2

2. 删除.condarc中的defaults

这里用conda config --show可以查看相应的安装源信息，但是有个时候却找不到相应的.condarc文件，参考安装anac

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服务器安装Anaconda和Pytorch前言建立SSH连接 前言 实验室换了一台新的服务器，相应的，我需要重新搭一遍环境，顺便记录一下。 服务器有好几个账号，每个人都有sudo权限的话会比较乱，因此感觉最好的方法还是在自己的账号里安装个Anaconda就可以“为所欲为”了。软件随便安，版本号自己选，也不怕影响到别人。 建立SSH连接 我使用MobaXterm远程连接服务器 ...
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本文介绍了在PyCharm中配置PyTorch GPU开发环境的完整流程。首先通过Conda创建名为"pytorch_gpu"的虚拟环境，然后根据CUDA 12.2版本选择安装兼容的PyTorch 2.4.0及相关组件（包括torchvision 0.19.0和torchaudio 2.4.0）。安装完成后，通过导入torch库并检查CUDA可用性来验证安装是否成功。整个流程包含了环境配置、版本匹配、安装执行和最终验证的完整步骤。
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这一条命令是下载cuda的安装包，但是我不建议用这个命令去下载安装包，因为进入英伟达的官网是需要魔法的，魔法的网络可能不稳定，然后你用这个命令直接输入终端进行下载的话，可能下载到因为网络原因报错导致下载的内容不全，建议直接复制wget后面的链接到浏览器中进行下载，比较文档（亲测有效），或者直接点击下面的链接进行下载。首先查看系统支持的最高版本的cuda，下图中箭头指示的是cuda版本12.2，这意味着我们之后安装的cuda版本，不能超过12.2这个版本。（前面的安装选型全选yes，一般是不会有什么问题的）
【环境】ubuntu下anaconda虚拟环境中安装的pytorch终于配置成功了！
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问题描述：我不能在安装路径下，找到上述的python解释器；见下面俩图：这里必须得记录一下，这个python解释器的位置，是怎么找到的，其实也简单，就是进入了所需的conda环境之后，用which python3，就可以看到路径了。状态：pycharm的终端里面，确实通过conda activate更换到了虚拟环境，但是，pycharm的interpreter里面没有索引到所需虚拟环境的python解释器（也就是windows环境下的python3.exe或python3.8.exe）；
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cd /home/lixinyu ls sudo madir software cd ./softwarehttps://repo.anaconda.com/archive/ 我们选择： https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh 使用 wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh命令进行下载 进入文件存放的位置 cd
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Ubuntu16.04使用anaconda安装pytorch-CPU 命令获取 进入PyTorch官网，选择电脑配置获取命令： 注意删掉命令尾部的-c pytorch。 -c pytorch 的意思是从Anaconda官网下载，这样更换的源就无法有起作用，可能会由于网速巨慢而安装不了。 建立虚拟环境pytorchCPU 创建虚拟环境 conda create -n pytorchCPU ...
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ubuntu16.04上安装anaconda和pytorch 问题：原有cuda8.0，如何安装cuda10.0, anaconda和pytorch 1. 安装anaconda step1:下载 anaconda旧版本： https://repo.anaconda.com/archive/ 清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ step2:安装 bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 之后全部
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这是一篇没什么含量的文章，真实的步骤记录，因为自己真的装炸了，有比较讲述一下此处玄学，网上相关的安装资料很多，有人用好用，有人用不好用，在这里只是真实记录。
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一、安装anaconda3 1.首先下载anaconda3镜像，清华大学开源软件镜像站下载地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2.安装anaconda bash ~/Downloads/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh anaconda会自动将环境变量添加到PATH里面,如果后面你发现执行conda提示没有该命令,那么 你需要执行命令 source ~/.bashrc 更新环境变量.
ubuntu20.04安装cuda pytorch
04-09
<think>嗯，用户想在Ubuntu 20.04上安装CUDA和PyTorch。首先，我需要回忆一下相关的步骤。根据之前的引用内容，用户提供了几个参考，其中提到了使用WSL2+Ubuntu20.04+CUDA11.3的安装方法，还有Anaconda的安装以及cuDNN的配置。可能需要分步骤来指导用户。 首先，安装CUDA。引用[1]中提到使用runfile(local)安装CUDA 11.3，这样可以避免很多bug。用户需要下载对应的.run文件，然后运行安装命令。应该提醒用户检查系统是否满足要求，比如NVIDIA驱动是否安装，然后禁用nouveau驱动，可能需要重启。安装过程中可能需要选择不安装驱动，如果已经安装了合适的驱动的话。 接下来是cuDNN的安装。引用[2]和[3]都提到了解压cudnn的文件，并复制头文件和库到CUDA的目录下。用户需要先下载cuDNN的tar包，解压后执行复制和权限设置命令。这部分需要确保路径正确，尤其是CUDA的安装路径是否为默认的/usr/local/cuda。 然后是Anaconda的安装，引用[3]提到下载Anaconda脚本并运行，接着配置环境变量。安装完成后创建conda环境，这样可以在隔离的环境中安装PyTorch，避免依赖冲突。 最后安装PyTorch。引用[2]和[3]都提到使用conda或pip安装。用户需要去PyTorch官网选择对应的CUDA版本，获取安装命令。例如，对于CUDA 11.3，可能使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch。安装后需要验证CUDA是否可用，比如运行torch.cuda.is_available()。 可能还需要注意CUDA版本和PyTorch版本的兼容性，以及是否安装了正确的cuDNN版本。用户可能会遇到的问题包括驱动不兼容、路径错误或者环境变量未正确设置。另外，使用conda环境可以帮助管理不同的项目依赖。 现在需要将这些步骤结构化，确保用户能够一步步跟随，同时引用正确的参考资料。可能还需要在相关问题里提到常见问题，比如如何验证安装是否成功，如何处理依赖问题，以及如何选择CUDA版本等。</think>### 分步指南：在 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 和 PyTorch #### 一、安装 CUDA 11.3 1. **安装依赖项** ```bash sudo apt update && sudo apt install build-essential ``` 2. **禁用 Nouveau 驱动** 创建文件 `/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf`，添加以下内容： ``` blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` 执行命令后重启： ```bash sudo update-initramfs -u && sudo reboot ``` 3. **下载并安装 CUDA** ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run ``` *安装时取消勾选驱动安装（若已安装NVIDIA驱动）[^1]。* 4. **配置环境变量** 在 `~/.bashrc` 末尾添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 执行 `source ~/.bashrc` 生效。 --- #### 二、安装 cuDNN 1. **下载 cuDNN 8.2.1（需NVIDIA账号）** 从 [cuDNN Archive](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive) 选择与 CUDA 11.x 兼容的版本[^3]。 2. **安装 cuDNN** ```bash tar -xzvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` --- #### 三、安装 Anaconda 1. **下载并安装** ```bash wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh ``` *安装完成后执行 `source ~/.bashrc` 激活环境[^3]。* 2. **创建虚拟环境** ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda activate pytorch_env ``` --- #### 四、安装 PyTorch 1. **通过 Conda 安装** ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch ``` *或使用 pip（需匹配CUDA版本）：* ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 2. **验证安装** ```python import torch print(torch.__version__) # 应输出如 1.12.1 print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True ``` --- ###
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