程序员经验分享-hwhale

深度学习环境配置 Ubuntu 18.04 + Anaconda + CUDA + Cudnn + Pytorch 【亲测可用】

2023-11-05

这套环境实在是太复杂坑太多，配了大半年，今天终于终于成功了。

显卡驱动

直接用软件和更新安装470版本显卡驱动，出错几率最小。
在这里插入图片描述

查看安装状态

nvidia-smi

会出现显卡版本和CUDA支持
在这里插入图片描述

CUDA

首先感谢二位前辈的原贴：
https://blog.csdn.net/weixin_43491255/article/details/118549032
https://blog.csdn.net/a563562675/article/details/119458550

附上CUDA全家桶的下载链接

ubuntu2004，显卡驱动470，适配pytorch1.9.0的11.3 CUDA / 8.2.1CUDNN

deb1
deb2
deb3
run

ubuntu1804，显卡驱动470，适配pytorch1.9.0的11.3 CUDA / 8.2.1CUDNN

run
deb1
deb2
deb3

安装CUDA

首先在这里下载你需要的CUDA安装包（runfile格式）
由于你懂得原因，推荐用踢子打开，不然进不去。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
一定要注意版本！！！
我推荐CUDA 11.3.0 + CUDNN 8.2.1 + Pytorch 1.10
这三者的组合非常麻烦，这套我亲测成功，别的搭配不敢保证。
在这里插入图片描述由于你懂得原因，wget下载极慢，这里有个小技巧，把wget后面的链接复制一下，贴到能用踢子的浏览器，直接用浏览器下载。我当时大概3M/s，速度还不错。文件很大，2.8G，耐心下载。
下好之后改权限，
在这里插入图片描述
然后输入这个安装：

sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

接下来会出现这个，在Driver那里按回车，不安装驱动（我们刚才已经装好驱动了），然后选Install安装。
在这里插入图片描述
装好之后打开环境变量

gedit ~/.bashrc

加入这两行保存，注意我这里是11.3，你如果是别的版本，要改成自己的

export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

刷新环境变量

source ~/.bashrc

测试

终端输入

cd /usr/local/cuda-11.3/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

如果这样就说明成功了，里面显示了CUDA可用的设备信息。
在这里插入图片描述

CUDNN

安装

先下载三个deb包，一定要用deb，出错几率小
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
我的是11.3，选择里面的8.2.1 for 11.x
在这里插入图片描述
安装这三个包

sudo dpkg -i xxxxxxx.deb

最后安装一下依赖

sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev

测试

刚才有个包是cudnn自带的样例sample，运行测试一下

开始运行sample

cd /usr/src/cudnn_samples_v8

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME

cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN

make clean && make

./mnistCUDNN

如果出现 Test passed，说明安装成功

查看一下cudnn版本

find / -name cudnn_version.h 2>&1 | grep -v "Permission denied"

cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Anaconda

到清华镜像源下载安装包
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载好之后输入命令安装，记得一路选yes

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

打开condarc切换conda清华源

sudo gedit ~/.condarc

把里面的内容替换成这个。已经包括了修改defaults，TUNA官网首页的方法。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
report_errors: false
auto_activate_base: false

最后创建一个虚拟环境，用来安装pytorch

conda create -n alientorch（你自己起的名字）

激活环境

activate alientorch

安装一波依赖，顺便测试一下刚才的源，如果速度很快，那么就很棒棒，一会的Pytorch也会很顺利

conda install numpy mkl cffi

Pytorch

安装

进入官网，查看你的版本对应的安装命令

https://pytorch.org/get-started/locally/
在这里插入图片描述在刚才的虚拟环境里输入命令安装pytorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

20.04 + pytorch 1.9.0 + cuda 11.3 的指令：

conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

最新版GPU版本的：

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

CPU-Only版本的：

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

大家根据自己的情况从上面选一个

安装文件非常大，耐心等待即可，如果源切换成功了，这里下载会很快。

测试

进入虚拟环境，输入命令测试，大功告成！

python

import torch

torch.cuda.is_available()

在这里插入图片描述

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环境配置

Ubuntu

Pytorch

CUDA

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