Ubuntu搭建Pytorch環境

例如：第一章 Python 機器學習入門之pandas的使用

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提示：寫完文章后，目錄可以自動生成，如何生成可參考右邊的幫助文檔

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前言

Ubuntu搭建Pytorch環境（Anaconda、Cuda、cuDNN、Pytorch、Python、Pycharm、Jupyter）

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提示：以下是本篇文章正文內容，下面案例可供參考

一、Anaconda

二、Cuda

1.安裝流程

查看版本：

nvidia 官網：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下載：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_570.86.10_linux.run

安裝：
先給權限：

再安裝：

sudo sh cuda_12.8.0_570.86.10_linux.run

查看：

2、環境變量：

sudo gedit ~/.bashrc 

# <<< cuda initialize <<<
# export PATH="/anaconda3的路徑名/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
# <<< cuda initialize <<<

測試cuda是否安裝成功

nvcc -V
cd /usr/local/cuda/extras/demo_suite/
./bandwidthTest

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3、cuDNN

官網：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

點擊進入：
權限

sudo chmod +777 cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar.xz

并解壓

unxz cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar.xz

tar -vxf cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar

安裝：

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

顯示：

測試：

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

結果：

4、創建Anaconda環境

1.Anaconda常用命令:查看,創建,刪除環境

(1)查看anaconda的安裝版本:

conda --version

(2)查看已經安裝的環境(帶星號的表示目前正在使用的環境):

conda env list

(3)激活對應的虛擬環境（進入環境)：

source activate envone(環境名)

(4)激活默認的虛擬環境（base環境）：

source activate 

(5)退出當前conda環境：

conda deactivate

(6)刪除conda環境：

conda uninstall -n envone(環境名) --all

(7)在環境里安裝需要的包:

pip install xxx

(8)查看已經安裝的包：

pip list

(9)克隆已有環境：

conda create -name python32(新名字) --clone python321(老名字)

(10)刪除conda環境：

conda remove -n envone(環境名) -all

2.創建ai空間,用于搭建pytorch深度學習框架

使用anaconda安裝環境后,本地默認環境成為base環境。
(1)創建名為 planner 的空間：

conda create -n planner python=3.8

查看創建的環境：

(2)進入 planner 空間(虛擬環境)：

conda activate planner

4、創建PyTorch環境

1、官網：

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

·選擇pytorch版本
·選擇對應的操作系統
·選擇使用什么安裝,conda里可以使用pip安裝的
·選擇編程語言為python
·選擇cuda版本:我的版本是12.1,pytorch官網上目前只給出了11.8的Cuda支持,但是社區明確表明了兼容高版本Cuda。

2、在 planner 空間中執行上面生成的命令

通過conda 創建：

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 -c pytorch

查看安裝列表：

pip list

驗證pytorch是否安裝：

五、安裝相關依賴庫的方式