手把手教你搭建深度学习环境Pytorch版-Ubuntu
liuian 2025-06-03 23:27 55 浏览
引言
很多搞人工智能的小伙伴,刚开始学习,往往摸不着头脑怎么跑代码。跑代码的前提是要有个环境。本篇结合自己的亲身经历,带你搭建环境。
相关知识
- Ubuntu是Linux系统的一种
- 显卡驱动和cuda是两个不同的概念。驱动是直接和硬件打交道的,而cuda是在驱动之上用来完成加速计算的库。
方法
硬件环境:3090
操作系统:Ubuntu
第一步:装驱动
假设你拿到的是一台刚装完操作系统的电脑。首先我们需要安装显卡驱动。安装显卡驱动有两种方法,一种是简洁版,一种是繁琐版,需要官方下载驱动,好处就是可以连cuda一起装。
简洁版
点击作下角的9个点,选择附加驱动。
选择带Server Driver , server 专有 等关键词的。不要选tested ,open等。470支持的cuda版本低一些。大概是11.4,525可以支持12.0。 最后点击更改应用,重启计算机。完成。
繁琐版
【超详细】【ubunbu 22.04】 手把手教你安装nvidia驱动,有手就行,隔壁家的老太太都能安装_ubuntu安装nvidia显卡驱动-CSDN博客
看这个就可以了,过程中会让你选择要不要安装cuda。
最后将cuda添加到环境变量中
# 编辑配置文件,在最后添加以下内容
vim ~/.bashrc
# 生效
source ~/.bashrc将路径中cuda的版本换成你自己实际的版本。
检验自己是否安装成功
nvidia-smi第二步:安装Anaconda
Anaconda是一个python包管理工具,可以创建不同的环境,针对不同的项目。
打开这链接
anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
点击连接,选择合适的版本,一般电脑选择86_64
下载后,打开终端执行安装命令, 根据提示安装即可
bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh更改镜像源,这是为了提高下载包的速度。通过修改用户目录下的 .condarc 文件来使用 TUNA 镜像源。
cd ~
vim .condara
# 删除之前的内容,添加以下
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
deepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
# 最后按ESC键,输入冒号wq, 保存退出。
# 生效
source ~/.bashrc完成后你会看到前面多了一个base
第三步:创建环境
# --name 指定环境名称, python=3.8指定python的版本。
# 一般用python3.8,具体根据自己的项目选择
conda create --name myenv python=3.8
# 激活环境
conda activate myenv下面安装pytorch
浏览器搜素pytorch,打开pytorch官方或点击下方链接
我们以之前的版本为例,加入你一开始装的驱动是11.4, 那在这里我们就选择11.4,或则低于11.4的版本。此外还要选则用pip安装,因为其他命令会特别慢,有时下载过程中会断线。
然后你可以根据项目需要使用pip安装你需要python包。
结语
今天就分享到这里啦,如果你有任何问题,请私信我。
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