ubuntu 安装cuda 9.1 pytorch 0.3.0
毕业再没用配过机器学习的环境了,既亲切又陌生,久违了。
系统 mint18 x64
1安装cuda
按官网提示 选的9.1版 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
2安装Anaconda3
从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64
在下载 路径下 执行
bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
安装好之后,按提示
export PATH=/home/machinelearning/anaconda3/bin:$PATH
并添加到
xed ~/.profile (不是bashrc,因为换成了zsh)
然后source ~/.profile
切换清华的源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
安装好之后,已经可以使用
anaconda-navigator
3Pytorch
直接在官网按按钮选版本http://pytorch.org/
如果没切换清华源,可能会奇慢无比。
结果还是极其慢,我倒。
只好从源码编译了
参考这个http://blog.csdn.net/draco_mystack/article/details/71191924 和pytorch的github https://github.com/pytorch/pytorch#from-source
CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../"
conda install numpy pyyaml mkl setuptools cmake cffi
(还好,这几个清华的镜像站里都有)
conda install -c soumith magma-cuda90
(我的cuda下载nv官网的9.1 参考pytorch官网生成的安装命令行,所以弄了个90.原文是80)
虽然这一步还是有点慢,但是已经可以忍受了
还是特别慢。
最后参考https://github.com/dnouri/skorch
直接从anaconda里起控制台,pip安装了
pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
ubuntu 安装cuda 9.1 pytorch 0.3.0的更多相关文章
- Ubuntu安装CUDA、CUDNN比较有用的网址总结
Ubuntu安装CUDA.CUDNN比较有用的网址总结 1.tensorflow各个版本所对应的的系统要求和CUDA\CUDNN适配版本 https://tensorflow.google.cn/in ...
- ubuntu 安装CUDA 8.0
安装CUDA 8.0 1) 在终端运行指令 sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --no-opengl-libs 不加这个选项会进入循环登陆 2) 之后是一些提示信息,输入ac ...
- ubuntu 安装 CUDA、 cuDNN 的tips
CUDA 查看驱动兼容性:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 查看GCC 与CUDA 驱动版本的兼容性 ...
- ubuntu安装cuda、cudnn
环境: Ubuntu 16.04.4 LTS CUDA:8.0 CUDNN:5.1 CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-a ...
- Ubuntu安装cuda
到官网选择对应的cuda版本.cuda跟显卡的驱动是有个依赖关系的.参见这篇博客 然后按照提示,运行按照程序 sudo sh cuda_10..130_410.48_linux.run 然后安装完成后 ...
- ubuntu 安装cuda 成功
洗洗睡了
- CAFFE(一):Ubuntu 下安装CUDA(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1)
(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1) 显卡(GPU)驱动:NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安装CUDA需要装N ...
- Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程
https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu1 ...
- Ubuntu 安装 tensorflow-gpu 1.4 包含 CUDA 8.0 和cuDNN
硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot ...
随机推荐
- linux装sqlite3
下载sqlite3源码包 tar xvfz sqlite-src-3.3.5 cd sqlite-3.3.5 ./configure –no-tcl make python继续一次. apt inst ...
- Python概念-上下文管理协议中的__enter__和__exit__
所谓上下文管理协议,就是咱们打开文件时常用的一种方法:with __enter__(self):当with开始运行的时候触发此方法的运行 __exit__(self, exc_type, exc_va ...
- Java操作Solr之SolrJ
添加SolrJ的jar包 solrj是访问Solr服务的java客户端,提供索引和搜索的请求方法,SolrJ通常在嵌入在业务系统中,通过SolrJ的API接口操作Solr服务, <depende ...
- 针对数据泵导出 (expdp) 和导入 (impdp)工具性能降低问题的检查表 (文档 ID 1549185.1)
针对数据泵导出 (expdp) 和导入 (impdp)工具性能降低问题的检查表 (文档 ID 1549185.1) 文档内容 适用于: Oracle Database – Enterprise Edi ...
- 【python041--构造方法:构造和析造】
一.魔法方法 1.魔法方法总是被双下划线包围,例如:__init__ 2.为什么在类实例化的时候,有时候需要构造__init__,有时候不需要呢 举例说明: #定义一个矩形的类,需要长和宽两个参数,计 ...
- ssh-copy-id命令解析
ssh-copy-id命令可以把本地主机的公钥复制到远程主机的authorized_keys文件上, ssh-copy-id命令也会给远程主机的用户主目录(home)和~/.ssh, 和~/.ssh/ ...
- centOS6.8开放防火墙端口
1.找到防火墙配置文件,/etc/sysconfig/iptables.如果是新装的linux系统,防火墙默认是被禁掉的,没有配置任何防火墙策略,所以不存在iptables.需要在控制台使用iptab ...
- Python3 tkinter基础 Frame bind 捕捉多键同时按
Python : 3.7.0 OS : Ubuntu 18.04.1 LTS IDE : PyCharm 2018.2.4 Conda ...
- Python3 tkinter基础 Entry validatecommand 获取输入框的值
Python : 3.7.0 OS : Ubuntu 18.04.1 LTS IDE : PyCharm 2018.2.4 Conda ...
- Linux 题目收集
目录 1.库函数,系统调用,用户态及内核态 2.查看进程,杀死进程 3.查看文档 4.scp命令 5.不在 sudoers 文件中.此事将被报告 6.chmod: 更改"minikube&q ...