Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)

注 1: Anaconda官方安装手册备查:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/
注 2: 适用于PyTorch早期版本的官方安装手册备查:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

1. 预备环境介绍

  • NVIDIA GTX 1070
  • Ubuntu 16.04 LTS 64bit
  • CUDA 8.0.61
  • cuDNN 5.1

2. 待搭建的环境

  • Python 3.6
  • PyTorch 0.2.0

3. 安装Anaconda

S1. 下载Anaconda,地址:https://www.anaconda.com/distribution/ ,选择页面中的64-Bit (x86) Installer进行下载。如下图所示:
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第1张图片

注: 尽管这里下载的是Python 3.7的Anaconda,不是目标Python版本,这不受影响。后续搭建PyTorch环境时可以重新指定虚拟环境的Python版本。

S2. 下载完成后,在终端中cd进入到存放Anaconda的目录,接着输入下面一行命令进行安装:

bash Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh

其中命令里面的文件名要与实际情况一致。

S3. 安装过程基本上一路回车或者默认,但是第三个关于initialize的问题需要手动选择yes。如下面第二张图所示(标记号的空白处表示直接回车):
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第2张图片
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第3张图片
安装程序在最后可能会询问要不要安装VSCode,它是一款微软出品的代码编辑器,安装或者不安装都可以,与搭建环境没有直接关系。

S4. 在终端中运行如下命令,使环境变量刷新:

source ~/.bashrc

S5. 在终端中输入命令anaconda -V,若出现有版本号,则说明Anaconda安装成功,如下图所示:
在这里插入图片描述

至此,Anaconda的安装工作就结束了。


4. 为Anaconda配置清华大学镜像

S1. 启动终端,逐行运行如下两行命令:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

S2. 检查。在终端中运行如下命令:

conda info

可以看到里面有清华大学的URL地址。
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第4张图片


5. 为PyTorch建立虚拟环境

S1. 建立Python版本为3.6的PyTorch环境,虚拟环境的优势在于可以将不同需求的环境彼此隔离开,缓解Python领域中错综复杂的版本问题。现在启动终端,运行如下命令:

conda create -n py36_for_pytorch020 python=3.6

这里,py36_for_pytorch020是自己对该虚拟环境的命名,可以结合实际需要命名。在执行完该命令时有如下输出:
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第5张图片

S2. 激活刚刚创建的虚拟环境。在终端中运行如下命令:

conda activate py36_for_pytorch020

执行完毕后,会发现终端已经将路径定位到该虚拟环境中来了,如下图所示:
在这里插入图片描述

S3. 进一步检查,看python3和pip是否在当前虚拟环境下的地址路径在envs下面。在上述终端(不要退出)中运行如下命令:

which python3
which pip

如果发现python3和pip的路径确实在虚拟环境内部,就说明正确。如下图所示:
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第6张图片


6. 安装PyTorch

安装PyTorch 0.2.0,在上述终端(不要退出)中运行如下命令:

conda install pytorch=0.2.0 cuda80 -c pytorch

注: 不同版本CUDA的PyTorch,此处的命令也会不一样,如下所示(来源:PyTorch官方说明:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ ,注意还需要替换PyTorch的版本号):

# To install a previous version of PyTorch via Anaconda or Miniconda, 
# replace “0.4.1” in the following commands with the desired version (i.e., “0.2.0”).

# Installing with CUDA 9
conda install pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch
# or
conda install pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch

# Installing with CUDA 8
conda install pytorch=0.4.1 cuda80 -c pytorch

# Installing with CUDA 7.5
conda install pytorch=0.4.1 cuda75 -c pytorch

# Installing without CUDA
conda install pytorch=0.4.1 -c pytorch

运行过程中会询问,输入y继续,如下图所示(可以看到之前配置的清华大学镜像在此时起到了作用,确保了网络畅通):
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第7张图片
大约等待30分钟,PyTorch安装完成,如下图所示:
Ubuntu 16.04 x64安装Anaconda和PyTorch 0.2.0笔记(with GPU)_第8张图片


7. 检验PyTorch安装是否正确

S1. 首先仍然在上述终端(不要退出)中输入python命令进入python环境,如下图所示:
在这里插入图片描述

S2. 逐行运行如下两行命令:

import torch
print(torch.__version__)

得到的输出如下图所示:
在这里插入图片描述
可以发现,终端中输出了正确的PyTorch版本信息0.2.0,这说明PyTorch搭建正确,至此,Ubuntu 16.04系统下的Anaconda和PyTorch安装步骤完毕。

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