Ubuntu搭建Pytorch，就这一篇就够了

源代码 · 2024-9-14 17:41:08

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第一步：设置镜像源，安装须要情况

更换镜像
第二步：安装anaconda

1 进入官网

https://www.anaconda.com/
2 下载linux的sh版

3 在对应位置通过下令输入

sh 文件名.sh4 选择 YES

5 选择 NO （我们要自界说设置情况）

第三步：安装完成Anconda后设置情况

1 编辑情况变量

vim ~/.bashrc2 添加内容

export PATH="/本身对应的路径名/anaconda3/bin

PATH"3 激活修改的内容

source ~/.bashrc4 测试

conda若没有表现not fond 则表现 anaconda安装成功
第四步：通过Anaconda创建pytorch空间，用于pytorch

前提知要：

使用anaconda安装情况后，当地默认情况成为base情况
本身创建的情况通过 conda activate 空间名字（情况名字）进入
退出本身创建的情况到默认情况：conda deactivate
1 创建空间,定名为pytorch

conda create -n pytorch2 进入pytorch空间

conda activate pytorchps，若在实行下令的时间出现一下标题：
实行
source activate

第五步：在base情况中安装cuda

1 安装 nvidia-cuda-toolkit 工具

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit2 查抄系统保举显卡驱动，记载下recommend选项

sudo ubuntu-drivers devices

3 添加驱动源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update4 在Ubuntu系统中找到软件和更新选择驱动

等待更新完毕后再reboot
reboot5 重启后的测试

nvidia-smi记载 cuda 版本
6 下载cuda

官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我的是11.4
选择11.4的哪个版本都可以，接下去按照如下选择去下载
注意：linux的版本要确保精确

7 安装cuda(实行本身上面红框的内容)

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.runsudosh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run

8 情况设置

sudo gedit ~/.bashrc末了到场
export PATH="/本身对应的路径名/anaconda3/bin

PATH"export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/binexport PATH=$PATH

LD_LIBRARY_PATH

CUDA_HOME9 测试

source ~/.bashrcnvcc -Vcd ~/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/make./bandwidthTest

第六步：在pytorch情况中安装 pytorch情况

1 进入官网

https://pytorch.org/
2 安装

选择pytorch版本
选择好对应的系统
选择使用什么安装，conda里可以使用pip安装的
选择语言：python
选择cuda版本：我的版本是11.4
复制下令
3 通过下令进入pytorch情况

source activateconda activate pytorch4 实行本身官网复制的下令

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113done～撒花 ?
番外

删除conda情况
conda uninstall -n 名称 --all原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33806001/article/details/124850247

Ubuntu搭建Pytorch，就这一篇就够了

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