pytorch 深度学习框架的搭建

1将显卡驱动改成nvidia,一般ubuntu默认的显卡

1-1,下载安装nvidia(联网安装失败了就用离线的)

  1官网下载进行离线安装,选择自己的显卡硬件类型和系统下载合适的
  https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

如果进不到主界面,可以先按Ctrl + Alt + F1进入纯命令行界面,输入用户名密码,然后输入:

cd /etc/X11
sudo cp xorg.conf.failsafe xorg.conf
sudo reboot

这时可以进入Ubuntu,可以先下载nvidia显卡驱动。但是显示会很卡,而且只能单屏显示。

# 2. 禁用nouveau通用驱动 {#_2-禁用nouveau通用驱动}

  • 先禁用nouveau通用显卡驱动,在安装官方驱动前要禁用该驱动
  • 查看nouveau是否禁用
lsmod | grep nouveau

无任何输出为禁用成功.

将开源的Nouveau驱动加入黑名单,禁止其启动;

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件末尾添加

blacklist nouveau

  • 执行更新
sudo ldconfig -n
sudo update-initramfs -u

# 3. 安装驱动 {#_3-安装驱动}

  • 卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia-*

  • 在这个页面确认已关闭界面
sudo service lightdm stop

此时界面会进入纯命令行状态,不用慌张!,按Ctrl + Alt + F1进入纯命令行界面。输入用户名,再输入密码,继续向下执行代码就是了,记得在这儿reboot
然后在弹出的很多提示框中不要选abort等指令,而是选择比较积极的选项,安装失败的原因可是是下载的文件丢包,需要进行md5检测,或则是安装的选项不对,官网的下载说明看仔细

  • 安装
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

  • 删除xorg.conf文件,
cd /etc/X11
sudo rm -rf xorg.conf

然后重启reboot就好了

  2联网安装

联网安装不需要手动禁止驱动,因为系统会自动进行这一步

       sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa  #添加ppa源
      sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源
      sudo apt-get update
      ubuntu-drivers devices #选择合适的驱动版本
      # 以下的nvidia-430是以上命令中,后边标注recommend推荐的,你的可能       不同
      sudo apt-get install nvidia-430 nvidia-settings nvidia-prime

1-2,测试nvidia是否安装成功
若列出GPU的信息列表,表示驱动安装成功

nvidia-smi

nvidia-settings
会出现一个一个软件界面,如果没出现,说明无法启动,但有时候,没关系,在安装cuda后这个问题就会顺便解决。

如果显卡不能正常安装,可尝试下列方法,还有卸载驱动后可以reboot,解决一些bug

# 2. Gcc升级 {#_2-gcc升级}

gcc版本建议升级到7+,因为显卡编译要求的gcc版本为7+
添加gccd的ppa官方源:

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

更新源:

sudo apt-get update

安装gcc 和 g++,版本选择 gcc-7g++7

sudo apt-get install gcc-7 g++-7

查看当前gcc版本信息:

gcc -v

TIP

通常此时的gcc 版本显示为 4.8.x,不是自己刚刚安装的gcc版本

设置gcc优先级,将gcc-7设置为高优先级

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 200
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100

再次查看当前gcc版本信息:

gcc -v

TIP

gcc版本显示为 7+版本,此时说明已经切换到了gcc-7版本

# 3. 联网安装显卡 {#_3-联网安装显卡}

先卸载之前安装的显卡:

sudo apt-get remove --purge nvidia*

添加显卡安装源:

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

更新源:

sudo apt-get update

查询可供下载的显卡:

ubuntu-drivers devices

TIP

后面标注 recommend 的是推荐下载版本

安装推荐版本的显卡驱动:

这里一定要把nvidia-xxx换成刚刚命令里提示推荐下载的版本,如nvidia-430

sudo apt-get install nvidia-xxx nvidia-settings nvidia-prime

安装完成后重启:

sudo reboot

# 显卡安装成功后的一些问题

clion的c++complier无法找到, 运行以下命名:

sudo apt-get install --reinstall g++

2安装cuda驱动
2-1下载安装cuda驱动
在cuda官网选择对应自己系统显卡的cuda 然后可以下载.run或则下载.dev进行安装,如果安装出现文件出错可校验md5值, 在下载安装的说明文档里一般有
命令行输入md5sum进行校验
(3)完成后,配置CUDA环境:

$ sudo gedit ~/.bashrc
     (4) 在文件末尾添加:
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
     (5) 修改保存后:
$ source ~/.bashrc
     (6) 验证是否配置成功:
$ nvcc -V

2-2cuda驱动是否安装成功
输入nvcc -V
3安装cudnn驱动
3-1下载cudnn驱动,要翻墙,要登录nvidia官网
3-2cudnn驱动是否安装成功

4安装pytorch
4-1下载安装pytorch,设置镜像源
4-2测试pytorch是否安装成功

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