Ubuntu配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境

• 一、CUDA安裝
• 二、CUDNN安裝
• 三、Pytorch安裝
• 四、安裝Paddle
• 五、安裝Tensorflow

一、CUDA安裝

查看驅(qū)動

nvidia-smi 或者 cat /proc/driver/nvidia/version

安裝cuda
cuda下載地址

sudo sh cuda_10.2_linux.run

繼續(xù)

在接受許可之后，不選擇驅(qū)動，然后選擇安裝

3. 查看cuda版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

測試CUDA的Samples

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery # 測試通過會顯示PASS

切換cuda版本

# 在多個cud版本切換時 sudo rm -rf /usr/local/cuda #刪除之前生成的軟鏈接 sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda #生成新的軟鏈接 cat /usr/local/cuda/version.txt#查看當(dāng)前cuda的版本

配置環(huán)境環(huán)境

sudo gedit /etc/profile export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64$LD_LIBRARY_PATH export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHsudo gedit ~/.bashrc export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

卸載cuda

sudo /usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda-10.0.pl

二、CUDNN安裝

cudnn下載地址

# 下載并解壓cudnn # 將庫文件復(fù)制到對應(yīng)的cuda目錄 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # 查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

三、Pytorch安裝

安裝Anaconda
Anaconda下載地址

bash Anacondaxxx.sh

按回車?yán)^續(xù)

輸入yes接受許可

輸入yes使conda在打開終端時自啟動

也可以打開.bashrc文件

sudo gedit ~/.bashrc

添加命令取消conda初始化

conda deactivate

查看conda的環(huán)境

conda info --env conda info -e

創(chuàng)建虛擬環(huán)境：python版本為X.X、名字為your_env_name

conda create -n your_env_name python=X.X conda create -n pytorch1.5 python=3.7

激活虛擬環(huán)境

conda activate pytorch1.5

下載Pytorch和torchvision
清華鏡像下載地址
官方下載地址
torch和torchvision對應(yīng)關(guān)系

#離線安裝pytorchconda install pytorch-1.5.0-py3.7_cuda10.1.243_cudnn7.6.3_0.tar.bz2#離線安裝補充的pytorch庫文件 conda install numpy pyyaml mkl cmake cffi#在線安裝指定版本的pytorch conda install pytorch=1.5.0 cudatoolkit=10.1 torchvision=0.6.0 -c pytorch

測試pytorch安裝成功(返回True)

import torch torch.__version__ torch.cuda.is_available() torch.cuda.current_device() # 查看顯卡數(shù) torch.cuda.get_device_name() # 查看顯卡名

四、安裝Paddle

離線安裝Paddlepaddle

#下載paddlepaddle-gpu-2.1.1-py39_gpu_cuda10.1_windows.tar.bz2 conda install paddlepaddle-gpu-2.1.1-py39_gpu_cuda10.1_windows.tar.bz2 pip install astor decorator==4.4.2 gast==0.3.3 Pillow protobuf requests six numpy==1.19.2

測試

進(jìn)入python解釋器 python import paddle paddle.utils.run_check()出現(xiàn)PaddlePaddle is installed successfully!

五、安裝Tensorflow

清華鏡像下載地址
源版本
CPU版本
GPU版本
aarch64版本

pip install tensorflow_xxx.whl

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu配置深度学习环境的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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