安装GPU版Pytorch注意事项

一、安装anaconda

参考资料：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/

1.1 在浏览器中，下载适用于Linux的Anaconda安装程序。

1.2 可选：使用MD5或SHA-256验证数据完整性。（有关哈希的更多信息，请参阅加密哈希验证。）

1.2.1 可选：打开终端并运行以下命令：

md5sum /path/filename

或者：

sha256sum /path/filename

注意：替换/path/filename为您下载的文件的实际路径和文件名。

1.2.2 可选：根据正确的哈希页面验证结果 ，以确保哈希匹配。

1.3 输入以下内容以安装Anaconda for Python 3.7：

bash ~/Downloads/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

或输入以下内容以安装Anaconda for Python 2.7：

bash ~/Downloads/Anaconda2-2019.03-Linux-x86_64.sh

注意：bash无论您是否使用Bash shell，都包含该命令。如果未下载到“下载”目录，请替换 ~/Downloads/为下载文件的路径。

1.4 安装程序会提示“为了继续安装过程，请查看许可协议。”单击Enter以查看许可条款。

1.5 滚动到许可条款的底部，输入“是”表示同意。

1.6 安装程序会提示您单击Enter以接受默认安装位置，单击CTRL-C以取消安装，或指定备用安装目录。如果接受默认安装位置，安装程序将显示“PREFIX = / home / / anaconda <2或3>”并继续安装。可能需要几分钟才能完成。

注意：我们建议您接受默认安装位置。不要为Anaconda / Miniconda安装选择路径为/ usr。

1.7 安装程序提示“您是否希望安装程序通过运行conda init来初始化Anaconda3？”我们建议“是”。

1.8 安装程序完成并显示“感谢您安装Anaconda <2或3>！”

1.9 安装程序提供了一个安装PyCharm for Anaconda的链接，网址为 https://www.anaconda.com/pycharm。

1.10 关闭并打开终端窗口以使安装生效，或者输入命令。source ~/.bashrc

1.11 要控制每个shell会话是否已激活基本环境，请运行。要在没有默认激活基本环境的情况下从任何地方运行conda，请使用。这仅在您先运行时才有效。conda config --set auto_activate_base False or Trueconda config --set auto_activate_base Falseconda init

1.12 安装完成后，通过打开Anaconda Navigator附带的程序来验证它：打开终端窗口并键入 anaconda-navigator。如果Navigator打开，则表示您已成功安装Anaconda。如果没有，请检查您是否完成了上述每个步骤，然后查看我们的[帮助页面。](https://docs.anaconda.com/anaconda/reference/help-support/）

二、安装时常用命令：

cat /proc/driver/nvidia/version   #查看当前计算机已安装的cuda驱动版本和gcc版本
nvcc -V #查看当前计算机已安装的cuda工具包版本
cat /proc/version   #查看Ubuntu系统版本

参考资料：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html #查看cuda工具包版本需要最低限度的驱动版本号的网址
https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 #Linux无root无sudo权限在用户目录安装cuda9.2和cudnn7.1

注意：

末尾添加如下语句

export PATH=$HOME/cuda92/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/cuda92/lib64/

的原因如下：
LD_LIBRARY_PATH是Linux环境变量名，该环境变量主要用于指定查找共享库（动态链接库）时除了默认路径之外的其他路径。

运行程序时常用命令：

需要使用screen管理远程终端，步骤如下：

screen -S 名称
运行命令
Ctrl+a 松开后 按d
回来后screen -ls   #列出后台任务
screen -r 对应上一步得到的任务序号

运行程序后常用命令：

watch -n 0.2 nvidia-smi  #主要关注GPU-Util Memory-Usage，0.2表示每隔0.2秒刷新一次终端的显示结果。