Ubuntu18.04全命令行在3090显卡上安装pytorch环境
1.3090驱动安装:
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-470
sudo apt autoremove xserver-xorg
sudo apt autoremove --purge xserver-xorg
sudo apt-mark hold nvidia-driver-470 # Freeze NVIDIA Drivers。阻止自动更新(apt upgrade时忽略)。所以更新的时候先unhold,更新完再hold。作者:siaimes
链接:https://www.zhihu.com/question/489756221/answer/2146691270
来源:知乎
2.安装minconda:
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.shsudo bash Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh
3.创建激活虚拟环境:
sudo chmod 777 -R /home/eworld/miniconda3conda create -n py38 python=3.8conda activate py38
4.安装pytorch同时安装cuda(这样安装cudnn一般也已经自动为我们配置好了):
sudo chmod 777 -R /home/eworld/.condaconda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
验证cuda是否安装好,cudnn是否配置好。
Python 3.8.11 (default, Aug 3 2021, 15:09:35)
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> a=torch.tensor(1.0)
>>> a.cuda()
tensor(1., device='cuda:0')
>>> from torch.backends import cudnn
>>> cudnn.is_available()
True
>>> cudnn.is_acceptable(a.cuda())
True
如上结果显示安装配置已经ok!参考:ubuntu18.04+RTX3090+Pytorch1.9+anaconda(在conda创建的虚拟环境中配置深度学习环境--不需要单独下载cuda和cudnn)_zeronose的博客-CSDN博客
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