（自用笔记链接）实验室服务器非root权限安装CUDA、g++、gcc、mmdetection

原创 已于 2022-03-27 20:45:39 修改 · 2.8k 阅读 · 10 ·
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#linux #深度学习 #python

于 2022-03-27 20:41:37 首次发布
本文介绍在实验室服务器环境下，非root用户如何安装配置CUDA、g++、gcc等工具，并指导安装mmdetection的过程。文章包含详细的步骤说明，帮助读者解决权限受限时的安装难题。

实验室服务器非root权限安装CUDA、g++、gcc、mmdetection

安装CUDA

1、NVIDIA各型号显卡算力、CUDA、CUDNN、驱动对应版本归纳

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2、下载CUDA及CUDNN

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3、实验室服务器下非root用户多版本CUDA安装配置（超详细）

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4、安装cuda 非root_非root用户 CUDA-10.1 10.2安装（遇到安装报错查看）

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4、pytorch下载

Previous PyTorch Versions | PyTorch

Linux 无root 无sudo升级GCC G++

Linux 无root 无sudo升级GCC G++ - 代码先锋网

安装mmdetection

写给萌新的mmdetection教程（一） - 知乎

查看mmcv匹配版本

安装 MMCV — mmcv 1.4.8 文档

源码安装方式安装后，如何卸载mmcv

https://github.com/open-mmlab/mmcv/issues/1334

【linux无root权限安装gcc8.3.0并指定自定义路径】(已解决)
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有时候运维时要求在内网环境下操作，即服务器无法连接互联网，那么就无法通过 yum 源在线安装。。这时，一般通过以下3种方式来安装需要的软件： 下载源码包编译安装； 下载对应平台编译好的安装包，解压即可； 下载rpm包，本地安装。 在离线环境下，如果需要进行源码编译安装，比如 Nginx 、 Redis 等，则要求具备 gcc 与 g++ 这些基础环境。以下通过 rpm 包进行 gcc 与 g++ 的离线安装。
【普通用户+亲测成功】CentOS中升级gcc/g++，非root用户使用源码安装教程，附带gcc和所有依赖包的下载地址，解决库未找到的错误
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1 介绍 截止到2020年，C/C++标准多次更迭，如c++98, c++03, c++11, c++14, c++17, c++20。为了使用这些新标准，我们应根据需求来更新GCC。 本教程以非root用户使用源码安装htop 为例，安装其他tools (如CMake) 与此类似。 在Linux服务器中，非root用户所在路径，一般以./home/username开始。我们假定该用户名为user，且将htop安装在/home/user/htop目录下。 2 安装 重点在于 “--prefix=/
实验室安装Liunx服务器，配置CUDA
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一、重装系统 1.选择rufus软件下载到空U盘中，做启动盘。 2.在“选择”那里选择你想要的安装的liunx版本镜像ios文件 3.在格式化选项中，选择你要的文件系统类型 4.点击“开始” 5.完成下载 6.用u盘启动服务器F11（如果没有u盘启动的选项，请进入设置里面添加U盘启动）剩下的都是默认的—不要乱点 启动后。一路默认安装（后面有个地点选择：我们选择上海“Shanghai”） 二、配置远程 1.安装ssh sudo apt-get install openssh-server sudo ps
解决sudo apt-get install build-essential 或者g++问题
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有些时候，实验或者项目需要特定的gcc（g++）版本，但是并没有必要将全部的环境都变为该特定的版本，且网上很多的gcc的更新教程都需要root权限，本文旨在给出非root权限下的gcc安装。 1 通过链接下载不同版本的gcc（需要的版本） 2 解压下载的压缩包（这个压缩包其实是个安装包） tar -xjvf gcc-5.3.0.tar.bz2 # 解压 tar.bz2 ---------...
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安装cuda以及gcc安装cuda1.将cuda包放在目录下2.gcc与g++的切换 安装cuda 1.将cuda包放在目录下 （1）官网下载你所需要cuda，建议下载runfile类型的文件便于安装 在该文件夹下打开终端 sudo sh cudaxxxxx(文件名称) 然后输入 accept、n（不需要安装显卡）其余按y 直至安装好 （2）设置环境变量 sudo gedit ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda-xx/bin:$PATH export LD_L
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最近在用实验室的服务器复现立体匹配网路CasStereoNet时，出现了pytorch版本不匹配的错误，如下：尝试在代码中的model的forward前面加@staticmethod，然后再在使用model的时候，把output=model(input)变成output=model.forward(input)并没有什么用，也尝试了.apply（）的改法还是报错，最后索性换个环境。安装过程中也踩了很多坑，就写个总结好啦。
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Linux系统如何离线安装gcc,g++及gcc-4.5.1
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