深度学习--pytorch安装
一、查看cuda及cudnn版本
先确保安装了显卡:nvidia-smi 查看
cat /usr/local/cuda/version.txt
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 或者 nvcc --version ,后一个版本更靠谱,因为前者完全依赖/usr/local/cuda/include/cudnn.h 这个文件,而这个文件并不一定非得在这个路径中,尤其是既没有root又没有admin权限的情况下。
下载 cudnn包,一般 cuda 8.0版搭配的都是 cudnn 6.0版本。
我下载的是:cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz,一般官网可以下载,网盘也有别人分享的资源,官网下载更快些,只是需要注册用户,不过注册也很方便啦。
解压后把lib64的路径添加至LD_LIBRARY_PATH即可,对了,确保cuda的路径(一般默认:/usr/local/cuda/bin)已在PATH中。然后执行nvcc --version基本就可以查看到版本信息了。
- PATH环境变量下面是找可执行命令的位置
- LD_LIBRARY_PATH这个是gcc编译的时候找需要链接的库的位置
二、官网链接
http://pytorch.org/
支持三种安装方式,conda,pip 以及source
我选择的是源码安装,链接为:https://github.com/pytorch/pytorch 但是安装的时候发现cmake没装,重新安装cmake。
资源下载:https://cmake.org/download/
教程:https://geeksww.com/tutorials/operating_systems/linux/installation/downloading_compiling_and_installing_cmake_on_linux.php
这篇教程说的很详细,但是奈何没有admin权限,更遑论root了,只能安装到自己目录下,后来发现最后一步可以设置安装路径:
$ make install DESTDIR="/some/absolute/path"
或
$ export DESTDIR="/some/absolute/path"
$ make install
安装完成
注意此时还需要将cmake的安装路径添加到PATH中去,export PATH=/home/XXX/usr/local/bin:$PATH
然后敲cmake即可发现已安装完毕,或者直接cmake -version即可查看安装版本。
然后直接Python setup.py install即可
一个小提示:安装完成后,在当前的pytorch文件夹中输出Python,import会报错:ModuleNotFoundError: No module named 'torch._C'
主要原因是该文件夹与包重名,退出这个文件夹后重新import即可。
参考链接:https://github.com/pytorch/pytorch/issues/574
附需要了解的python包,很好的进度条:tqdm
参考链接:http://spaces.ac.cn/archives/3902/
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