JavaSE JavaWeb maven matlotlib bootstrap 工厂模式 combobox jtable 后台界面模板 前端项目实战 angularjs视频教程 外卖系统源码 jquery多个元素绑定同一个事件 两个正态分布相乘 android小程序源代码 oracle删除字段sql short几个字节 vue使用bootstrap mysql学习 pythonassert函数 pythonlist python安装mysql python中的zip python抛异常 filejava java使用mysql java连数据库 java设置 java的for循环 java写入txt文件 java数组输出 java获得当前日期 java截取 sql语句大全实例教程 alphacam pr滤镜插件 电视免费软件 iar下载 我的世界透视 文章查重软件
当前位置: 首页 > 学习教程  > 编程语言

在实验室linux系统服务器上搭建自己的pytorch-gpu环境过程详解!

2020/10/16 17:54:07 文章标签:

最近要继续学pytorch,想了想不如直接在实验室的服务器上配一个环境吧,毕竟资源不能浪费,要用来搬砖(不是)!!!下面是总结的步骤。 1. 下载anaconda安装包 首先在Anaconda官网下载an…

最近要继续学pytorch,想了想不如直接在实验室的服务器上配一个环境吧,毕竟资源不能浪费,要用来搬砖(不是)!!!下面是总结的步骤。

1. 下载anaconda安装包

首先在Anaconda官网下载anaconda-linux的安装包,然后上传到服务器中。或直接在终端进入要存放下载包的目录,然后输入以下命令,系统会自动将资源条下载到当前目录。wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

2. 安装anaconda

在anaconda安装包目录下输入命令:bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh -p PATH -u,前面是安装包名字,后面是指定的安装路径。之后再一路yes就可了。

测试是否安装成功:

先输入:source ~/.bashrc				#使更新后的环境变量立即生效
再输入:python
显示的python版本后面有Anaconda标识,代表安装成功
Python 3.8.3 (default, Jul  2 2020, 16:21:59)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 
#退出python的命令交互行输入exit()回车就可以了。

3.创建并激活虚拟环境

大家最好养成良好的习惯,在虚拟环境中配置各种库和框架环境。在终端输入conda create --name NAME python=3.7 创建虚拟环境,其中NAME为你的虚拟环境名称[最好名称中带有版本号以区分,如pytorch-gpu-1.2.0]。创建完后可以输入conda info -e查看所有虚拟环境。
输入conda activate NAME进入虚拟环境中,接下来我们要在该环境中配置pytorch。

4.配置pytorch-gpu环境
(1)为了安装gpu版本,我们必须先安装并行计算框架CUDA和深度神经网络加速库cuDNN【其实可跳过,因为师姐之前已经装好了】
首先用命令watch nvidia-smi查看服务器的gpu情况。并根据表确定对应的CUDA版本
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
之后CUDA和cuDNN的安装参考别人的博客叭,反正我是没装啦
Ubuntu18.04下安装深度学习框架Pytorch(GPU加速)

(2)安装pytorch-gpu
在pytorch官网中可以找到对应CUDA10.0版本的pytorch安装命令
在这里插入图片描述
然后在终端直接输入该命令conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch就可以。但是你会发现速度极慢,上图!这大概是我等了一个多小时的结果吧。
在这里插入图片描述
解决的办法就是直接去官网手动下载包了。注意要下载两个,分别是torch和torchvision。文件名写出了pytorch版本号和python版本号。在这里插入图片描述
下载到本地后上传至服务器。然后在虚拟环境中进入到存放目录,分别pip install一下就可了

$ pip install torch-1.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
$ pip install torchvision-0.4.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64

大功告成,这一次我居然没有出一点点意外,真是sufu。最后我们来测试一下。

(pytorch-gpu_1.2.0) lq@ubuntulab-Precision-7920-Tower:~$ python
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 12:42:55)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> torch.cuda.is_available()
True

PS:我没有关掉之前那个一句命令安装的终端,当我码完这篇博客,它变成了这样,还好我及时止损了emmmm
在这里插入图片描述

最后在pycharm中指定下环境就好了【在existing environment中指定】。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最后祝大家搬砖顺利~


参考博客:
CUDA版本与显卡驱动版本的对应关系
linux下离线安装pytorch与测试
CUDA和cuDNN的下载


本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_300214.shtml

附件下载

相关教程

    暂无相关的数据...

共有条评论 网友评论

验证码: 看不清楚?