pytorch-GPU版本安裝

1、安裝過程

1.1 首先安裝驅動

1.1.1 先卸載原有驅動

sudo apt-get remove --purge nvidia*

1.1.2禁用nouveau驅動

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

    在文件最後添加：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

   然後執行

sudo update-initramfs -u

   重啓後執行

lsmod | grep nouveau

   如果終端沒有任何輸出，說明禁用成功。

1.1.3 下載並安裝驅動

   nvidia官網下載

   關閉圖像界面

sudo service lightdm stop

    ctrl+alt+F1進入命令行（ctrl+alt+F5也有可能）

    cd到驅動文件所在的目錄，給run文件賦予執行權限並安裝

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-？？？.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-？？？.run –no-opengl-files

1.1.4測試

nvidia-smi

1.2 安裝cuda和cudnn

  1.2.1我安裝的是cuda9.0+cudnn7.0.5

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run 

    接受協議後不要再重新安裝驅動，accept  n y y y ...

    設置環境變量

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

   測試用nvcc -V

   解壓cudnn

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

   查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

  安裝pytorch

  在anaconda下安裝，建議新建一個環境

conda create -n pytorch python=3.6.0
source activate pytorch
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch torchvision

  import torch成功

  說明安裝完成

2、總結

      簡單記錄。。