ubuntu中CUDA和pytorch的安装

偶尔善良 提交于 2020-01-23 00:29:11

----------需要声明的GPU环境的配置比较麻烦。我虽然装好了,但是也是废了好大的劲。系统差点崩溃了。这里这时在记录安装的过程,并不是安装教程。
-------------------------安装nvidia显卡驱动---------------
如果想要让GPU发挥作用,那么需要安装显卡驱动。可知直接从http://www.nvidia.cn/page/home.html网站下载和CUDA版本相对应的驱动,然后进行安装。
---------------------------CUDA及cuDNN的安装
貌似tensorflow2.0对CUDA的版本要求比较严格,目前好像cuda-10.0版本比较合适。前几天我试了cuda-10.1都不行,当然,这以后可能会改变。因为软件和它所依赖的软件都是在不断更新着的。
一、下载cuda-10.0的deb安装包并双击进行安装,然后如果有附加的补丁也一并安装

`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb`
`sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub`
`sudo apt-get update`
`sudo apt-get install cuda`

cuda会被默认安装在/usr/local目录下,安装之后会发现/usr/local目录下多了一个名为cuda的文件夹。后面cudnn的配置中相应的文件就拷贝到/usr/local/cuda目录中。
二、配置环境变量

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

三、cudnn的配置
cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz解压之后的根文件夹是cuda。所以把cudnn的cuda文件夹中的内容拷贝到cuda的安装目录:/usr/local/cuda的适当位置。

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

-----------------------pytorch------的安装(cuda10.0版本)
.whl文件安装cuda10.0版本的pytorch1.3.0+torchvision0.4.1

在此找到对应的版本:https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html

$ wget https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.3.0%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
$ wget https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.4.1%2Bcu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
$ pip install torch-1.3.0+cu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl torchvision-0.4.1+cu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
>>>>>Processing ./torch-1.3.0+cu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
>>>>>Processing ./torchvision-0.4.1+cu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
>>>>>Collecting numpy (from torch==1.3.0+cu100)
>>>>>...................................................................
>>>>>Successfully installed numpy-1.17.3 pillow-6.2.1 six-1.12.0 torch-1.3.0+cu100 torchvision-0.4.1+cu100
$ python
$ import torch
>>> print(torch.version.cuda)
10.0.1
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