Ubuntu 16.04借助Conda安装Pytorch的GPU版本详细非常详细

缺乏、安全感 2022-05-29 08:45 228阅读 0赞

1. **查看显卡版本**。lspci | grep -i nvidia 查看你的电脑上的显卡，是否是nvidia及版本

2.**安装显卡驱动**。这个也可以不用，在第三步的时候选择自动安装。在 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 官网上找到你对应的显卡的驱动版本号，然后用apt-get install nvidia-xxx来安装驱动。

3.**安装Cuda8**。为了避免后面可能出现的麻烦，建议先安装一些依赖apt-get install libglu1-mesa libxi-dev libxmu-dev libglu1-mesa-dev。然后安装Cuda8:去官网下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。根据自己的电脑情况，选择的时候注意选runfile,可是现在早都到了9.1了，但是为了保险起见，我还是选择8.0，用这个命令下载wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local\_installers/cuda\_8.0.61\_375.26\_linux-run，下载下来之后是一个.sh文件，运行这个文件就开始安装了，后面会出现条款，全部同意即可。不过中间有一步，如果你通过2自己安装过驱动了就不用安装了，如果没有就安装。

4.**设置cuda的环境变量**。 在~/.bashrc中的末尾添加：

export CUDA\_HOME=/usr/local/cuda-8.0

export LD\_LIBRARY\_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD\_LIBRARY\_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

然后source ~/.bashrc立即生效

5.**检查和验证之前的过程**。（1）看nvcc版本nvcc --version (2) 看驱动版本cat /proc/driver/nvidia/version (3)看驱动能不能用nvidia-smi ，这一步之前可能需要reboot一下使得刚装的驱动生效。

6.**还是检查，运行一下官方的例子**。进入到samples文件夹在用户目录下或者/usr/local/cuda/samples下都有，进入1\_Utilities/deviceQuery中，make 然后运行./deviceQuery，会输出一堆信息，最后是PASS，之前都对。

7**.安装cuDNN**。去官网下载，要注册的。https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。选择cuDNN v5.1 Library for linux下载之后解压，下载下来之后是个很复杂的后缀名，改成.tgz后缀然后用tar -xvf解压即可。然后把lib和include拷贝到cuda目录：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn\* /usr/local/cuda/lib64

然后修改拷过去的文件的访问权限：

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn\*

如果拷贝过去的文件中有这样的\*\*\*cudnn.so.x.x，后面两个x是数字，那么只要点最后的一个数字，建立一个软连接即可

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5大概这样。更换cudnn版本只要替换上面所有文件和操作即可。

最后更新链接库，这个好像做不做都行啊。sudo Idconfig

**8.现在cuda和cudnn就弄好了总算松了一口气，开始弄pytorch了，这一条作为分割线好了**。

9.**安装anaconda**。这个也可以后面在搞。在[https://www.anaconda.com/download/][https_www.anaconda.com_download]上面找到对应的安装命令，下载下来，是一个.sh文件，然后运行这个命令即可

10.**为anaconda弄一个虚拟环境**。conda create -n pytorch

11.**安装pytorch,** 在官网http://pytorch.org/选一个你的当前的配置。然后就有个命令，你在你的命令行输入这个命令即可。我是这个conda install pytorch torchvision -c pytorch

12**.测试torch。**