虚拟机安装miniconda,并配置tensorflow-gpu

虚拟机安装miniconda,并配置tensorflow-gpu

1、下载miniconda

在虚拟机命令行输入命令:wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_4.8.2-Linux-x86_64.sh(可自行在官网找想要下载的版本);

2、开始安装(相当于运行脚本文件)

bash Miniconda3-py37_4.8.2-Linux-x86_64.sh(此处可以只敲一个M,再按Tab键,则会自动补全;如果有多个以大写M开头的文件,那就按需要写入);

3、进入bash环境

此时,已经安装好了miniconda,只需要在命令行输入:bash , 则会进入到bash环境了;

4、安装tensorflow-gpu等其他所需的工具

(1)只安装tensorflow-gpu:conda install tensorflow-gpu=2.0.0

(2)同时安装多个不同工具,只需要用空格隔开:conda install tensorflow-gpu=2.0.0 notebook matplotlib(此处应该规定ten

### 租用GPU配置Conda环境 #### 选择云服务提供商 为了租用GPU,可以选择多个知名的云计算平台,这些平台提供按需付费的GPU实例。常见的选项包括Amazon Web Services (AWS),Google Cloud Platform (GCP),以及Microsoft Azure。每个平台都提供了详细的指南来启动带有预装CUDA驱动程序和支持库的虚拟机。 对于特定需求如MaskFusion环境下的Ubuntu 18.04、CUDA 10.1、cuDNN 7.6.3 和 NVIDIA RTX 2080Ti的支持[^1],建议仔细查看各服务商提供的镜像列表以找到最匹配的选择。 #### 创建和管理Conda环境 一旦选择了合适的云服务器成功启动之后,在该机器上可以通过Anaconda或Miniconda轻松设置所需的Python工作区: ```bash # 安装 Miniconda 或 Anaconda wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda export PATH=$HOME/miniconda/bin:$PATH ``` 接着可以根据项目具体要求创建新的Conda环境,安装必要的依赖项,比如针对深度学习框架PyTorch或TensorFlow及其对应的GPU版本: ```bash # 创建一个新的 Conda 环境用于 MaskFusion conda create --name maskfusion python=3.7 conda activate maskfusion # 安装 PyTorch 及其他依赖包 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch pip install opencv-python matplotlib scikit-image h5py pandas tqdm ``` 上述命令会基于指定的操作系统版本(Ubuntu 18.04)与硬件条件(NVIDIA RTX 2080 Ti), 构建适合运行MaskFusion应用的软件栈[^5]. #### 验证GPU可用性 完成以上步骤后,应该确认新环境中能够识别到已连接的GPU设备。这通常涉及到检查`nvidia-smi`工具输出的信息,确保它显示了正确的驱动版本号(例如460.80), 且可以在Python脚本内部调用相应API测试是否能正常访问GPU资源. ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ``` 如果一切顺利,则表明已经成功地在一个远程租赁来的GPU实例之上建立了完整的开发环境,可以继续进行下一步的工作流程。
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