针对性pytorch1.4 +Cuda92环境搭建,备份记录

背景
  • 用了学校浪潮的深度学习服务器,装好了CUDA9.2 以及对应的cudnn,由于没有管理员权限,没办法改CUDA的版本,原采用TensorFlow2训练计划取消(官网还是哪里看到在tf 1.13开始就需要CUDA10.0以上版本),那就要么降版本,要么换框架看看,要么狠一点,换服务器。
  • 不过鉴于本人的经济实力,外面租一台还是够呛,还是只能妥协,幸好pytorch没让我失望
环境配置
  • Centos(RedHat系的,我当成Centos用)
  • 自带py2.7
  • Cuda9.2及对应cudnn(7.0?)
  • GPU()
安装过程
  • anaconda安装,有关于此的安装有许多,不再赘述

  • 新装的环境先装个虚拟环境的库pip install virtualenv

  • 接着新建一个虚拟环境virtualenv yourEnvName,默认会装对应版本的python,本人下载的是anaconda 3.5 对应py3.6
    在这里插入图片描述

  • 接着就是在虚拟环境摆弄:首先去官网找对应版本的torch,惊喜地发现1.4支持Cuda92,那就下载1.4
    针对性pytorch1.4 +Cuda92环境搭建,备份记录_第1张图片

  • 至于用conda还是pip下载的问题,仁者见仁吧,本人最后用了pip

  • 中途可能会出现这个错误:叫Connection reset by peer 表面意思是链接被重置了?我并没有深究,大约估摸着是某墙的缘故,重新运行这个命令可以解决这个问题(就是网络时好时不好的意思,网好就没事)
    针对性pytorch1.4 +Cuda92环境搭建,备份记录_第2张图片
    针对性pytorch1.4 +Cuda92环境搭建,备份记录_第3张图片

  • 接下来就是需要什么装什么环节,本人是跑Git上一个YOLOV3的一个模型,所以需要以下库:

pip install tqdm
pip install matploblib
# 用到了tensorflow的日志功能,所以装个CPU版的
pip install tensorflow==2.0.0
pip install terminaltables
PS 纯粹的备忘录,如果能帮到你,那是我的荣幸。

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