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Linux系统下anaconda的安装与Pytorch环境的下载

Linux系统下anaconda的安装与Pytorch环境的下载

首先,在命令行通过cd命令,进入用户文件夹

cd xxx/xxx/username
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进入anaconda官网https://repo.anaconda.com/archive/,寻找anaconda下载包资源,这里选择最新的anaconda下载包 Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh

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在命令行执行安装包下载命令,

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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等待下载完成之后,用户文件目录下会多出这个anaconda的文件包

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然后,命令行在当前用户文件夹下,可以执行bash安装命令

bash Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
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如有需要按enter键的时候,按enter键继续。

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输入yes同意license

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输入yes或者no重置shell,这里我输入了no

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安装成功

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检查conda版本

conda -V
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如果输入返回不成功,如果出现-sh:conda:未找到命令说明没有把conda加入系统路径中,使用下列路径把conda加入系统路径

export PATH=/your安装目录Name xxx/anaconda3/bin/:$PATH
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这时候,可以安装pytorch环境了,在安装之前,要先确定服务器的CUDA版本是多少,能支持安装什么版本的pytorch。

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以最新的pytorch官网为例,目前pytorch最新版本为2.3.1,能支持的cuda版本为11.8和12.1,因此,如果通过nvidia-smi发现服务器的cuda版本没有低于11.8,说明无法安装pytorch2.3.1。在这种情况下,可以去pytorch的历史版本https://pytorch.org/get-started/previous-versions/中,根据服务器的CUDA版本,来选择能支持的pytorch版本。

比如,我的服务器cuda版本为11.7,

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我们在pytorch历史版本中寻找11.7,发现11.7版本的CUDA能支持1.13版本的pytorch或者2.0版本的pytorch

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因此,我选择能安装的pytorch版本为pytorch1.13,所以我先创建了一个pytorch1.13的虚拟环境如下

#conda create -n env_Name python=xxx
conda create -n pytorch1.13 python=3.9

然后

conda activate pytorch1.13
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接下来,可以安装pytorch1.13,输入命令

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
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安装之后,Proceed输入y,然后开始安装

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判断是否安装成功:在命令行输入python,输入import torch,没有报错

进一步输入print(torch.version)还能查看torch版本。

再进一步,输入torch.cuda.is_available(),返回True

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至此安装成功

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