Ubuntu(CentOS、Rockylinux等)快速進入深度學習pytorch環境

這里寫自定義目錄標題

  • 安裝進入系統(如Ubuntu22.04)
  • 安裝anaconda
  • pip、conda換源
    • pip換源
    • conda換源
  • 安裝nvidia
  • 安裝pytorch環境
  • 針對于wsl的優化

安裝進入系統(如Ubuntu22.04)

docker 、 wsl 、 雙系統 、服務器系統
推薦 Ubuntu 20.04:WSL 官方推薦使用 Ubuntu 20.04 或更高版本

安裝anaconda

默認安裝最新版anaconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

如果需要指定版本

# 進入官網查看需要的系統及其下的版本
https://repo.anaconda.com/miniconda/
# 拼接路徑下載
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/<FILENAME>

pip、conda換源

pip換源

一步到位:

mkdir -p ~/.pip && echo -e "[global]\nindex-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/\n[install]\ntrusted-host=mirrors.aliyun.com" > ~/.pip/pip.conf

或者

# 查看pip.conf路徑
pip -v config list# 修改配置文件
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

其他源

# 阿里云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 豆瓣
http://pypi.douban.com/simple/
# 清華大學
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 中國科學技術大學
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

conda換源

一步到位

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

或者

# 查看.condarc路徑
conda info# 修改配置文件
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
show_channel_urls: true
ssl_verify: false

其他源

# 阿里
channels:- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
show_channel_urls: true
ssl_verify: false# 中科大
channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
show_channel_urls: true
ssl_verify: false

安裝nvidia

WSL 無需手動安裝驅動,宿主機的 NVIDIA 驅動會自動共享給 WSL,只需安裝 CUDA

# 添加圖形驅動源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa# 更新
sudo apt update && sudo apt upgrade# 查找可安裝的版本
ubuntu-drivers devices# 選擇自己需要的版本
sudo apt install nvidia-driver-xxx
# 舉個例子
sudo apt install nvidia-driver-550# 重啟
sudo reboot# 查看已安裝的驅動
nvidia-smi

安裝pytorch環境

conda create -n yourname python=3.8 -y
# 12.6
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
# 11.8
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

針對于wsl的優化

# 1. 開啟cpu虛擬化
# 進BIOS# 2. 啟用或關閉 Windows 功能”,勾選 “Hyper-V”“Windows 虛擬機監控程序平臺”“適用于 Linux 的 Windows 子系統”“虛擬機平臺”。# 3. 管理員身份運行
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux,VirtualMachinePlatform# 4. 重啟# 5. 確認功能開啟
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart# 6. wsl 更新
wsl --update# 7. 安裝發行版本
wsl --list --online
wsl --install -d Ubuntu-20.04

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