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第一步:配置镜像源,安装必要环境

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

file

file

3 在对应位置通过命令输入

sh 文件名.sh

4 选择 YES

file

5 选择 NO (我们要自定义配置环境)

file

第三步:安装完成Anconda后配置环境

1 编辑环境变量

vim ~/.bashrc

2 添加内容

export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"

3 激活修改的内容

source ~/.bashrc

4 测试

conda

若没有显示not fond 则表示 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安装环境后,本地默认环境成为base环境

自己创建的环境通过 conda activate 空间名字(环境名字)进入

退出自己创建的环境到默认环境:conda deactivate

1 创建空间,命名为pytorch

conda create -n pytorch

2 进入pytorch空间

conda activate pytorch

file

ps,若在执行命令的时候出现一下问题:

file

执行

source activate

file

第五步:在base环境中 安装cuda

1 安装 nvidia-cuda-toolkit 工具

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

2 检查系统推荐显卡驱动,记录下recommend选项

sudo ubuntu-drivers devices

file

3 添加驱动源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

4 在Ubuntu系统中找到 软件和更新 选择 驱动

file

等待更新完毕后再reboot

reboot

5 重启后的测试

nvidia-smi

记录 cuda 版本

file

6 下载cuda

官网

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

我的是11.4

file

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的版本要确保正确

file

7 安装cuda(执行自己上面红框的内容)

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

file

file

file

8 环境配置

sudo gedit ~/.bashrc

末尾加入

export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin
export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME

9 测试

source ~/.bashrc
nvcc -V
cd ~/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/
make
./bandwidthTest

file

第六步:在pytorch环境中 安装 pytorch环境

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

file

复制命令

3 通过命令进入pytorch环境

source activate
conda activate pytorch

4 执行自己官网复制的命令

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

file

done~撒花 💐

番外

删除conda环境

conda uninstall -n 名称 --all

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_33806001/article/details/124850247