ubuntu18+cuda10.2+cudnn+7.6.5+pytorch1.1.0+python3.6环境的配置安装

deep-image-matting项目运行环境配置说明

​ 前言:本文主要说明如何在ubuntu系统环境下配置cuda10.2+cudnn7.6.5+pytorch1.1.0+python3.6的运行环境。本文有个假设前提就是你的ubuntu已经安装好了最新的显卡驱动并且正常运行。一共有5个大步骤,接下来依次记录说明。借鉴文章:https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html安装cuda+cudnn和https://blog.csdn.net/JohnsonSmile/article/details/89597095创建虚拟环境+安装pytorch

5.1安装cuda10.2

5.1.1下载cuda10.2

​ cuda的下载链接如下,请根据自己实际所需版本进行下载

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

5.1.2安装cuda10.2

​ 第一步,推荐下载‘runfile(local)’文件,理由是安装过程比较简单易懂,语句如下。在terminal运行这句命令然后回车,因为cuda自带默认会安装显卡驱动程序,这会与你之前已经安装好的显卡驱动产生冲突,所以回车之后你需要把安装显卡驱动的“钩”取消掉。

sudo sh xxxxxxxxx.run

​ 第二步,在安装完毕之后需要编辑环境变量。操作如下:

# 打开环境配置文件,terminal命令如下:
sudo gedit ~/.bashrc
#然后在文件最后添加下面3行,保存
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
# 然后刷新环境变量,terminal命令如下
source ~/.bashrc 

​ 第三步,测试cuda是否安装成功,terminal语句如下。如果显示出cuda的版本号说明没问题。

nvcc -V

5.2安装cudnn7.6.5

5.2.1下载cudnn7.6.5

​ 第一步,要到官网去下载,下载之前要注册和登陆并且填写一个问卷,根据自己所需下载对应的文件。

# 官网下载cudnn链接
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download?spm=a2c4e.10696291.0.0.1df819a4HJWSTe
# 一共要下载四个文件,名字如下:
 cuDNN Library for Linux,
 cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04(Deb),
 cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04(Deb),
 cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04(Deb),

​ 第二步,依次执行代码安装cudnn

# 解压 cuDNN Library for Linux,terminal命令如下:
tar -zxvf xxxxxxxxx.tgz
# 将解压出来的文件复制到安装的CUDA环境中,terminal命令如下:
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/inlude
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
# 更改文件权限,terminal命令如下:
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
# 依次安装 cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04(Deb),cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04(Deb),cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04(Deb)三个Deb 包,terminal命令如下:
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb

​ 第三步,安装结束后,重启系统,再测试一下安装是否成功。

# 测试命令如下
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~
cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

​ 出现Test passed!没有报错即安装成功

5.3创建虚拟环境

5.3.1 安装创建虚拟环境的工具包virtualenv

​ terminal命令如下:

sudo pip install virtualenv
sudo pip install virtualenvwrapper

5.3.2 创建制定python版本的虚拟环境

​ terminal命令如下:

# virtualenv -p [/usr/bin/pythonx] [path/env_name]
virtualenv -p /usr/bin/python3.6 ./env_python3.6
# (验证操作)进入虚拟环境的terminal命令,进入虚拟环境路径-》bin目录下,激活虚拟环境:
source activate
# (验证操作)退出虚拟环境
deactivate

5.4 安装pytorch

5.4.1 进入虚拟环境

# 进入虚拟环境的terminal命令,进入虚拟环境路径-》bin目录下,激活虚拟环境,terminal命令如下:
source activate

5.4.2安装pytorch1.1.0+torchvision0.3.0

# terminal命令如下:
pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.4.3修改Pillow版本为5.4.0

​ Pillow默认安装的版本是7.0.0在导入torch的时候会报错,terminal命令为:

pip install Pillow==5.4.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5.5 安装requirements.txt

​ 安装该项目所需其它工具包,requirements.txt文件在项目里面。terminal命令如下:

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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