[自动驾驶-深度学习] ubuntu18.04 安装 pytorch_ubuntu18.04安装pytorch

引言

学习深度学习时需要反复搭建环境，在这里记录保存一下安装流程。
目的版本简介：

1. ubuntu18.04.6(LTS)
2. anaconda 3
3. python3.8
4. cuda 11.1
5. cudnn 8.1.0
6. pytorch 1.8

安装Nvidia显卡驱动

在ubuntu18.04.6版本时，其实安装nvidia显卡驱动只需要从software&updates(软件与更新)内部更新即可：

一般直接更新的是较新版本，一定注意nvidia-smi后cuda所对应的版本，若为cuda 11.–，那么后续安装的cuda版本需要是cuda11系列的且需要小于等于cuda 11.。

安装cuda + cudnn

安装cuda

本文目标安装cuda11.1，从CUDA官网下载安装包11.1版本即可。

安装指定下载文件即可：

sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
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值得注意的是，accept之后需要去除driver项，取消显卡安装选项。
默认安装的话，系统会自动添加好路径
手动添加也可：打开sudo gedit ~/.bashrc文件

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
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安装cudnn

登录英伟达官网下载cudnn指定版本8.1.0。

解压之后，将头文件复制至系统本地头文件夹内即可：

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* /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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检查是否安装到位：

nvcc -V
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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出现此场景即可算安装成功

安装anaconda软件

1. 首先从官方网站下载anaconda安装包(下载太慢可以镜像下载)
2. 本文选择的是从镜像网站下载的(Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh)。
3. 剩下的就进行文件安装即可。

检查是否安装到位：

conda --version
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安装 pytorch1.8.1

安装pytorch需要anaconda创建新的环境，本文采用3.8的python安装：

conda create -n pytorch1.8 python=3.8  #安装python3.8
conda activate pytorch1.8
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查询pytorch官网1.8.1版本所对应的cuda11.1的安装包即可实现安装：

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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若下载太慢，可以采用pip清华镜像实现：

pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
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安装完成即可测试pytorch是否安装成功，打开python，输入

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
input = torch.randn(1, 1, 32, 32)
input = input.cuda
print(input)
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没有报错即可表示安装完成。

参考文献

1. 兮教授～。— Anaconda安装Pytorch的详细步骤
2. Z.Q.Feng — Ubuntu21.10下安装cuda11.1+cudnn8.1
3. 巴啦啦魔仙变！！— ubuntu 查看cudnn版本
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