ubuntu 18.04從零開始到pytorch-gpu的成功安裝

本文爲對其他博客的總結,我們都站在巨人的肩上,微不足道。

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目錄

1.win10裝ubuntu雙系統

    1.1雙系統win+ubuntu下卸載ubuntu

2.18.04修改鏡像源,16.04修改鏡像源

3.搜狗輸入法的安裝

4谷歌瀏覽器下載

5鏈接: https://pan.baidu.com/s/1jmlApijDK0fipIm5C5gnRw 提取碼: v8iy

6 ubuntu改mac風格美化(gnome-tweak-tool)

7ubuntu下安裝QQ,網盤等軟件(wine)

8 anaconda的安裝和使用

9 conda修改鏡像源以及設置超時時間

10  cuda  torch torchvision cudnn及驅動安裝參考

11驅動、cuda、cudnn安裝

12 去官網下載pytorch


1.win10裝ubuntu雙系統

      真的因人而異,只有大方向,不同機型具體過程不一樣,總之思路就是將USB優先權擡高新手建議不要自己分區,默認就好。

    1.1雙系統win+ubuntu下卸載ubuntu

2.18.04修改鏡像源16.04修改鏡像源

     注意,16.04修改爲18.04會出現很奇葩的BUG,所以需要看清楚自己的系統版本

3.搜狗輸入法的安裝

     注意,18.04需要在應用商店先安裝fcitx插件,否則沒有fcitx選項,並且不要放在首位,否則會出現搜狗輸入框亂碼的情況。

4谷歌瀏覽器下載

5鏈接: https://pan.baidu.com/s/1jmlApijDK0fipIm5C5gnRw 提取碼: v8iy

    將後綴改爲zip,添加至擴展程序(需要開啓開發者模式)

ubuntu改mac風格美化(gnome-tweak-tool)

    全局菜單會和alt-tab衝突,自行取捨

 

 

 

7ubuntu下安裝QQ,網盤等軟件(wine)

anaconda的安裝和使用

      如果你是一路輸入yes和enter的,那麼不需要配置export PATH=/home/aeasringnar/anaconda3/bin:$PATH,他會自動給你配置好,只需要你source ~/.bashrc然後重啓bash就OK

conda修改鏡像源以及設置超時時間

     只修改鏡像源是不夠的,依舊會爆出HTTP超時,需要設置超時時間。

10  cuda  torch torchvision cudnn及驅動安裝參考

寫在最前面,torch,cuda torchvision cudnn+驅動版本需要對應,否則永遠爲false.參考https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

我最終成功的版本是1.5+10.2+0.6+7+440.

11驅動、cuda、cudnn安裝

      只講兩個關鍵點,cuda下載deb不要下載run,cudnn下載for linux 不要下載for ubuntu,不要問我爲什麼(逃)

12 去官網下載pytorch

        官網給出的形如

 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

       請自覺將- -c pytorch去掉,有一個比較奇怪的是,官網給出的是1.5,但是指令沒有指定版本,下載時會發現是1.3,所以需要改一下,而torchvision應該是下載0.6的,如果你按照這個指令下載的話,結果是0.2,所以首先想到將指令改爲

conda install pytorch=1.5 torchvision=0.6 cudatoolkit=10.2  

但是會發現torchvision沒有0.6.search後發現conda 方式最高只有0.4,所以改爲

conda install pytorch=1.5 cudatoolkit=10.2
pip install torchvision==0.6

注意是兩個等號(逃)

至此安裝完畢,Python中檢查版本 

(torch) white@white-Lenovo-Rescuer-15ISK:~$ python
Python 3.7.7 (default, May  7 2020, 21:25:33) 
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.version.cuda
'10.2'
>>> torch.__version__
'1.5.1'
>>> torch.backends.cudnn.version()
7605
>>> import torchvision
>>> torchvision.__version__
'0.6.0'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> 

其他檢查cuda版本方式見上方連接參考。

 

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