ubuntu系统安装
- 下载ubuntu18.04LTS,使用软碟通制作u盘系统盘
- 安装ubuntu
显卡驱动安装
软件与更新那里,选择附件驱动,选择nvidia专用驱动
anaconda安装
- anaconda下载到/home/dc/下载
- 打开终端:
cd /home/dc/下载/
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
cuda和cudnn安装
conda使用
查看已有环境
conda info --envs
新建、激活、删除虚拟环境
conda create -n py1.9_cu10 python=3.7
conda activate py1.9_cu10
conda deactivate
安装pytorch-GPU版本
- 参照官网命令
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
解决conda安装pytorch-gpu比较慢的问题
参考
具体如下:
- 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
- 添加conda第三方源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- 运行pytorch安装命令,注意这里去掉 -c pytorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2
测试pytorch gpu版本是否安装成功
import torch # 能否调用pytorch库
print(torch.cuda.current_device()) # 输出当前设备(我只有一个GPU为0)
print(torch.cuda.device(0)) # <torch.cuda.device object at 0x7fdfb60aa588>
print(torch.cuda.device_count()) # 输出含有的GPU数目
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 输出GPU名称 --比如1080Ti
x = torch.rand(5, 3)
print(x) # 输出一个5 x 3 的tenor(张量)
pycharm安装
-下载pycharm到 /home/dc/下载/
- 解压pycharm到/home/dc/下载/
- 进入bin文件夹下安装
cd /home/dc/下载/pycharm-community-2021.2.2/bin
sh ./pycharm.sh
创建pycharm快捷图标
cd /usr/share/applications
sudo gedit pycharm.desktop
将以下内容粘贴到文件中:
[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=Pycharm
Icon=/home/dc/下载/pycharm-community-2021.2.2/bin/pycharm.png
Exec=sh /home/dc/下载/pycharm-community-2021.2.2/bin/pycharm.sh
MimeType=application/x-py;
Name[en_US]=pycharm
完成pycharm安装
在pycharm中添加anaconda虚拟环境
- 新建项目
- settings,选择conda,选择已经存在的虚拟环境py1.9_cu10
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