更换镜像
https://www.anaconda.com/
sh 文件名.sh
vim ~/.bashrc
export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc
conda
若没有显示not fond 则表示 anaconda安装成功
使用anaconda安装环境后,本地默认环境成为base环境
自己创建的环境通过 conda activate 空间名字(环境名字)进入
退出自己创建的环境到默认环境:conda deactivate
conda create -n pytorch
conda activate pytorch
ps,若在执行命令的时候出现一下问题:
执行
source activate
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
sudo ubuntu-drivers devices
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
等待更新完毕后再reboot
reboot
nvidia-smi
记录 cuda 版本
官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我的是11.4
选择11.4的哪个版本都可以,接下去按照如下选择去下载
注意:linux的版本要确保正确
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.runsudo
sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run
sudo gedit ~/.bashrc
末尾加入
export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME
source ~/.bashrc
nvcc -V
cd ~/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/
make
./bandwidthTest
https://pytorch.org/
选择pytorch版本
选择好对应的系统
选择使用什么安装,conda里可以使用pip安装的
选择语言:python
选择cuda版本:我的版本是11.4
复制命令
source activate
conda activate pytorch
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
done~撒花 💐
删除conda环境
conda uninstall -n 名称 --all