ubuntu安装anaconda3+cuda11.2+pytorch+pycharm

本文详细介绍了在CUDA11.2环境下,如何安装Anaconda3并配置PyTorch。关键步骤包括选择合适的安装路径,解决dpkg依赖问题,更换PyTorch下载源,以及为普通用户提供conda环境配置。同时,还提供了PyCharm的安装参考链接,确保用户能够顺利完成整个流程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

安装anaconda3+cuda11.2+pytorch参考博客地址

需要修改和注意的地方

1.如果使用root安装,记得安装时要在/opt等公共路径,不然普通用户无法操作。

以下步骤可以制定安装路径
这个步骤可以制定安装路径

2.到这个步骤时,发现需要先执行这里的第一条指令,不然会出错,这里已经改过来,最好一条一条命令执行

sudo dpkg -i libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb

3.下载时如果pytorch下载的比较慢,尝试换源

4.安装pycharm的参考地址
安装pycharm

5.普通用户使用conda执行以下操作

 gedit ~/.bashrc

加入

conda activate ./opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
### 如何在 PyCharm 中设置 GPU 加速 #### 选择合适的 Python 解释器 为了使 PyCharm 能够访问并利用 GPU,需确保选择了正确的 Python 解释器。这通常是在 Anaconda 下创建的一个虚拟环境中安装了 `tensorflow-gpu` 或者其他支持 GPU 的库版本的 Python 解释器[^4]。 ```bash # 创建一个新的Anaconda环境,并指定Python版本以及必要的依赖包 conda create --name myenv python=3.8 tensorflow-gpu pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -c pytorch -c nvidia ``` #### 安装 NVIDIA CUDA 工具包 确认已正确安装 NVIDIA CUDA Toolkit 并将其路径添加到系统的环境变量中。对于 Windows 用户来说,典型的安装位置可能是类似于这样的目录结构: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\libnvvp 这些路径应该被加入到系统的 PATH 变量里以便于命令行工具可以找到它们[^2]。 #### 更新显卡驱动程序 保持图形处理单元 (GPU) 驱动更新至最新状态非常重要。可以通过向 Ubuntu 添加 PPA 来获取最新的 Nvidia 显卡驱动: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update ``` 之后可以根据需要安装特定版本的驱动程序[^5]。 #### 测试配置是否成功 当一切准备就绪,在 PyCharm 设置中选择之前配置好的 Python 环境作为项目的默认解释器后,如果项目不再报告任何错误,则说明配置已完成。此时就可以试着执行一些脚本来验证整个流程是否正常工作,比如运行 `train.py` 文件来进行模型训练或是使用 `detect.py` 执行预测操作[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值