Pytorch准备 - xjtu-BeiWu/pytorch_learning GitHub Wiki
Welcome to the pytorch_learning wiki!
1. 首先通过按照说明找到需要安装对应版本;
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$ uname -m && cat /etc/*release
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$ gcc --version
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$ uname -r
2. CUDA官网下载对应的CUDA版本及其补丁并安装;
Ubuntu 推荐使用 runfile(local)
安装过程中注意(例如):
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$ sudo sh cuda_9.2.148_396.37_linux.run //该过程中不要使用自带驱动,重新从NVIDIA网站下载驱动安装并在cuda安装过程中驱动选择n
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$ sudo sh cuda_9.2.148.1_linux.run //补丁安装
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检查安装是否成功 $ nvcc -V //注意V大写
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编译Samples例子
进入sample安装目录,输入make(等待10分钟左右);
可以在Samples里面找到bin/x86_64/linux/release/目录,并切换到该目录;
$ sudo ./deviceQuery // 运行deviceQuery程序,显示结果为PASS表示通过测试;
$ sudo ./bandwidthTest // 运行bandwidthTest程序,显示结果为PASS表示通过测试。
- $ bash Anaconda<...>.sh; //我用的sudo bash Anaconda<...>.sh;
注意,如果之前没有配置环境变量的话,在这里要配置环境变量
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$ echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc //将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda2/bin
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$ source ~/.bashrc //更新bashrc以立即生效
补充:卸载用rm -rf ~/anaconda3
- 到pytorch官网找对应版本,按照对应要求安装(例如:linux/conda/3.5/9.2)
- $ conda install pytorch torchvision cuda92 -c pytorch
或者
- 用清华TUNA镜像源,包含Anaconda仓库的镜像,将其加入conda的配置,配置如下,在终端分别输入以下两条命令:
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes
- 同时需要在~/.condarc中把- defaults那行删除,这样每次安装新的软件包就会从TUNA镜像下载。然后再输入安装命令即可(conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith)。
注意:如果anaconda采用的是sudo安装方式,则当前用户安装pytorch时会提示权限不够,因为anaconda文件夹及其子文件(夹)的所有者和组都是root。这时需要修改:
$ sudo chown -R 用户 anaconda3/
$ sudo chgrp -R 用户 anaconda3/ //用户为自己用户名,我只用了第一条
然后再安装就可以了!