ubuntu环境创建anaconda虚拟环境安装pytorch-gpu版本

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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.run
  sudo 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:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64$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/local
    ls -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/deviceQuery
    sudo 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

  • 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 torch
  print(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