Ubuntu20.04安装Pytorch_ubuntu20 pytorch

随手记录

安装NIVIDIA驱动

Ubuntu 软件源自行安装，选择一个驱动 建议稍微低点版本

nvidia-smi #查看CUDA最高版本号
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CUDA安装

在官网下载run文件，CUDA版本不能高于 nvidia 的版本
按照官网的指令进行下载并安装。

遇到 如下问题 下载到99%无法解决

执行以下代码查看用户限制：

ulimit -a
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发现stack size 为 8192 原因分析 由于栈溢出
修改栈限制为无限

ulimit -s unlimited
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继续执行 之前的weget 指令 加上 c

wget -c  https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run

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这里的 -c 指从断开处下载

安装CUDA

sudo sh cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
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选择continue

输入 accept

Anaconda安装

清华源安装
后面的步骤：y+ENTER回车键+y

cuda安装包是自带显卡驱动的，所以这一步按空格或者Enter键去掉安装显卡驱动的选项，然后选择install

配置环境变量

输入

sudo getdit ~/.bashrc
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打开v文件，输入以下语句，并保存
更新环境变量配置

source ~/.bashrc
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CUDA安装完成。输入 nvcc - V 查看cuda信息

安装cuDNN

从https://developer.nvidia.com/cudnn下载相应版本的cudnn，需要登陆。
根据自己的CUDA版本下载cuDNN
注意：如果这个压缩包不是.tgz格式的，把这个压缩包重命名为.tgz格式

sudo tar -vxf cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive.tar.gz -C /usr/local

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将解压后的文件中的lib64文件夹加入环境变量

sudo getdit ~/.bashrc 
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Ananconda 环境配置

打开一个终端，然后输入命令行打开bashrc文件：

sudo gedit ~/.bashrc
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打开自己的安装目录/home/用户名/anaconda3/bin，输入指令pwd查看路径。由于在网上发现一些博文的路径名称不同，因此路径尽量自己查看确认：

pwd
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复制路径

export PATH="//home/yjq/anaconda3/bin:$PATH"
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保存关闭bashrc文件，在命令行输入：

source ~/.bashrc
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为了不默认进入conda环境，使用下面的代码

conda config --set auto_activate_base false
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查看python版本号

conda activate #激活conda环境
python -V
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Pytorch 安装

建立虚拟环境

source activate pytorch
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安装pytorch 进入官网
根据指令进行安装

测试

进入python环境 输入以下代码 验证是否成功

import torch
torch.cuda.is_available()
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安装成功