Configuration Docker sous ubuntu : python, cuda

Installer Python à partir du code source

Lien de référence : https://zhuanlan.zhihu.com/p/407534754

Lien du site officiel Python https://www.python.org/downloads/source/
Sélectionnez la version Python requise à télécharger.

La commande de fonctionnement est la suivante :

## ResourceWarning: Implicitly cleaning up <TemporaryDirectory '/tmp/tmpq3jb803g'>

apt-get update
apt-get install --reinstall zlibc zlib1g zlib1g-dev
apt-get install libffi-dev libssl-dev libreadline-dev -y

tar -zxvf Python-3.9.7.tgz  # 解压下载的python源码
cd ./Python-3.9.7/  # 进入到解压后的文件夹中


mkdir /opt/python3.9/  # 创建安装python的目标路径

./configure --prefix=/opt/python3.9 --with-pydebug --enable-optimizations --with-ssl
make
make install   #到这里就安装好了,
/opt/python3.9/bin/python3.9   # 进入python3.9的交互环境,说明安装成功

# 创建python3.9的软链接
ln -s /opt/python3.9/bin/python3.9  /usr/bin/python3.9    #docker中应该放到 /usr/local/bin/目录下
ln -s /opt/python3.9/bin/pip3.9  /usr/bin/pip3.9 #docker中应该放到 /usr/local/bin/目录下

Commande tar : en termes simples, cette commande est utilisée pour compresser/décompresser. Le '-zxvf' suivant est le paramètre. 'z' signifie traiter les fichiers avec gzip, qui est la valeur par défaut et peut être omis ; 'x' signifie extraire les fichiers du package compressé ; 'v' signifie afficher le processus d'exécution, si ce paramètre n'est pas écrit, la décompression le processus sera exécuté silencieusement sans retour , peut être omis ; 'f' est utilisé pour spécifier le fichier. En fait, la commande tar est utilisée pour combiner de nombreux fichiers et dossiers en un seul fichier ou des opérations inverses. La compression/décompression n'est qu'une partie de la fonction. Pour plus de détails, veuillez vous référer à la documentation ou rechercher dans le moteur de recherche.
Configurez les paramètres de compilation : '--prefix=/opt/python3.9' est utilisé pour spécifier l'emplacement d'installation, '--with-pydebug' est utilisé pour ajouter des outils de débogage et '--enable-optimizations' est utilisé pour optimiser les résultats de la compilation et améliore le fonctionnement Efficace, mais augmente le temps de compilation.
Partie d'installation $ make altinstall commande : altinstall est utilisé ici, vous pouvez également utiliser install, le prix est qu'il peut modifier l'installation intégrée de python3, ce qui rend difficile la désinstallation, ou même rendre le python3 intégré indisponible, mais généralement pas Ces vilaines erreurs peuvent se produire. Veuillez le faire à vos risques et périls. Pour des effets spécifiques, veuillez vous référer à la documentation ou rechercher dans le moteur de recherche.

Configurer la source pip Tsinghua

pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Installer pytorch

Différentes versions de la torche
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

configurer cuda

Sélectionnez la version de cuda requise https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive

sudo vim ~/.bashrc

$ export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${
    
    PATH:+:${
    
    PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\
                         ${
    
    LD_LIBRARY_PATH:+:${
    
    LD_LIBRARY_PATH}}

source ~/.bashrc

INSECTES

ModuleNotFoundError : aucun module nommé _bz2

apt-get install bzip2-devel
recompiler et installer python

ResourceWarning : Nettoyage implicite de <TemporaryDirectory '/tmp/tmpq3jb803g'>

Il n'y a pas encore de solution.

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Origine blog.csdn.net/NGUever15/article/details/131043138
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