如何配置一台适用于深度学习的工作站？

发表于： 2022年4月14日 2022年4月14日
分类：未分类

源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirrormirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

sudo gedit ~/.condarc

复制内容到.condarc

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

8.4 创建conda环境和激活环境

conda create -n torch python=3.8        # 创建环境  name表示环境名
conda activate torch                    # 激活环境  name表示环境名

显示如上，说明安装成功。

8.5 conda 常用命令

conda --version                                  # 查看conda版本
conda update conda                               # 更新至最新的conda

conda update --all                               # 更新当前环境所有包
conda update package_name                        # 指定包至最新

conda env list                                   # 查看已有的虚拟环境
conda create -n python_3.9 python=3.9            # 创建虚拟环境
conda create --name Py_3.9 --clone python_3.9    # 复制虚拟环境
conda activate python_3.9                        # 激活虚拟环境
conda remove -n python_3.9 --all                 # 删除虚拟环境

conda list                                       # 查看当前环境所有包情况
conda search numpy                               # 查看numpy有哪些版本

conda install numpy                              # 安装numpy包在当前环境
conda remove numpy                               # 删除当前环境中的numpy包

conda config --remove-key channels               # 回复默认源

conda install anaconda-clean                     # 卸载conda
anaconda-clean
anaconda-clean --yes

9 安装 pytorch

9.1 选择Pytorch版本

nvcc -V   #查看Pytorch对应的cuda版本,显示release 11.3, V11.3.58

9.2 在官网查找conda命令

PyTorchpytorch.org/get-started/previous-versions/

命令行里面输入nvcc -V，查看cuda版本，若cuda为11.3，就选择下图标注框里的命令行安装。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

我们在安装显卡驱动时会安装cudatoolkit,在安装pytorch时也会安装cudatoolkit？安装显卡驱动时,cudatoolkit是一个完整安装包，而安装pytorch时安装的cudatoolkit只会安装pytorch会使用的部分，两个cudatoolkit是独立的，都在工作在显卡驱动上，所以我们还需要安装cudnn。cudatoolkit和cuda版本必须一样。

验证是否安装成功

10 安装 pychram

在ubuntu software直接搜索pychram。

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