ubuntu16.04下pytorch安装

总结

总的安装顺序

  • python
  • Anaconda
  • pytorch

需要GPU加速的话:

  • NviDIA驱动
  • CUDA
  • CUDNN

Anaconda

下载可以去官网先找好版本,然后去国内清华源下载,速度快。下载好之后,安装教程可以参考官方说明,也比较流畅。关于配置可以参考这篇《Anaconda使用总结》,大概看看就明白了。

pytorch

这个就比较好办,直接官网下载,选择conda方式,以及对应自己版本来安装即可。注意如果需要GPU加速需要先安装下面几个部分。


NviDIA驱动

大致就是卸了ubuntu自带开源驱动,然后安装英伟达对应版本的闭源驱动。注意版本,我忘了记录安装过程了。可自行搜索。。

CUDA

Nvidia官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载cuda,下载时要选择runfile类型文件
下载完毕后运行
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

出现协议时按空格一路快进,然后同意。之后会出现几个选项,第一个是询问是否安装Nvidia驱动,这个由于上一步安装过了,所以跳过,其他项目安装即可。

CUDNN

官网,下载cudnn。下载前会让你注册并填一些问题。下载完毕后解压,并把include/ 和 lib64/目录下的文件拷贝到cuda的安装目录下(默认是/usr/loca/cuda-9.0。/usr/loca/cuda也默认链接到9.0文件夹了)的include/ 和 lib64里面。

附一段简单测试CUDA与cuDNN是否工作正常的代码。如果CUDA工作不正常,那就不能使用.cuda()将模型和数据通过GPU进行加速了。而如果cuDNN不能正常工作,那就使用如下代码关掉它:cudnn.enabled = False

# CUDA TEST
import torch
x = torch.Tensor([1.0])
xx = x.cuda()
print(xx)

# CUDNN TEST
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_acceptable(xx))


遇到的问题

nvidia-smi: Processes: Not Supported

  •  nvidia-smi最新版本不会显示低质量GPU的信息,不过可以采用这个链接下面的工具稍微修改一下    https://github.com/CFSworks/nvml_fix(原文链接

RuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

  • Just sudo rm -rf ~/.nv and reboot, everything will be ok!(原文链接

RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory

  • 无解了……GG


本文来自 ZSXRPD,原文标题:ubuntu16.04下pytorch安装,转载请标明来源。
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