ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本

ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本

• 参考文章 - 文章1- 文章2

1.ubuntu环境

• unbuntu:20.04
• cuda:12.0

2. 安装版本

• cuda:11.3
• cudnn:8.2.0
• python:3.8
• pytorch:1.10.0

1.找到相应版本

• 版本连接查找 - https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu

2. 安装环境步骤

2.1 下载cuda

• 官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• ubuntu环境cuda版本最高匹配12.0,我下载11.3.0
• 安装命令wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.runsudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run- 选continue- 填accept- 电脑里有驱动，按空格取消【键盘最长的那个空白键】，把x去掉，选择install,安装- 安装成功
• 配置环境变量 - 打开配置文件,【我需要用管理权限，要不然不可以修改文件，前面加了sudo】sudo vi /etc/profile- 添加配置信息【cuda-11.3，11.3是我下载的cuda版本，版本不一样请修改数字】 - 插入方式: linux修改文件命令，敲一次i键【i代表insert插入】，按上下左右键修改鼠标的位置，在相应的位置添加数据- 保存方式：点击键盘的左上角Esc键，按住shift+:,输入wq!回车即可export PATH=//usr/local/cuda-11.3/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64$LD_LIBRARY_PATH- source配置文件source /etc/profile
• 检查是否安装成功 - 进入local路径，查看cuda文件名cd /usr/localls -a- 输入相关命令【cuda-11.3根据自己的文件名修改】cd /usr/local/cuda-11.3/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo make./deviceQuery- 结果Result=pass成功

2.2 安装cudnn

• 官网链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
• cuda版本是11.3.0,选择cudnn：8.2.0的，没有看到cuda为11.3.0对应的cudnn具体版本
• 解压并拷贝到相应的文件夹 - 解压【找到下载的文件目录解压】tar -xvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz- 拷贝文件【解压的文件名为cuda】 cd cuda sudo cp lib64/* /usr/local/cuda-11.3/lib64/ sudo cp include/* /usr/local/cuda-11.3/include/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/lib64/* sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/*- 查看cuDNN版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2- 查看普通用户nvcc是否能用【不知道是不是普通用户，没有使用sudo命令】

2.3 安装pytorch步骤

• 创建虚拟环境conda create --name env_torch_cuda113 python=3.8
• 进入虚拟环境conda activate env_torch_cuda113
• 安装pytorch- 官网链接：https://pytorch.org/- conda安装不下来，把conda改为pip好像也可以pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
• 验证是否成功torch.__version__
• 检验GPU是否可用torch.cuda.is_available()

2.4 pycharm导入创建的虚拟环境

• 找到anaconda虚拟环境目录python解释器 - 我的环境在aoaconda/dataapp/envs/env_torch_cuda113/bin/python.exe
• 再次测试代码import torchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.current_device())

安装完成！！！

总结

• ubuntu20.04好像不需要cuda,cudnn,但是我下载了
• 安装pytorch时，相关版本要求官网只有conda安装的命令，又安装不上，自己找了一个pip命令改了一下自己的版本数字安装，现在还没有发现问题
• 后面报错，有问题后面再说
• 完结