Linux环境配置Pytorch

安装驱动

1.打开终端，先删除旧的驱动：sudo apt-get purge nvidia*
2.禁用系统默认显卡驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
打开文件，在文件末尾写入：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
保存后手动更新：sudo update-initramfs -u
电脑重启，输入下列指令进行确认，若无输出，则禁用成功：
lsmod | grep nouveau
3.安装驱动
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.run
(我这里遇到错误，只需要安装一个make就好了，方法如下）
tar -zxvf make-4.2.tar.gz
cd make-4.2
./configure
make
make install
ln -s -f /usr/local/bin/make /usr/bin/make
4.安装完成后，验证
挂载NVIDIA驱动 modprobe nvidia
将电脑重启sudo reboot now
终端输入指令 sudo nvidia-smi

安装cuda

1.查看驱动版本和最高支持的cuda版本
2. 由上一张图可以看到，驱动版本为470.86，最高支持cuda11.4
官网下载

3. 根据上面给出的指令安装
运行sudo sh cuda_11.1.0_445.23.05_linux.run之后，后面大部分时间输入yes即可。值得注意的是开始几步的设置。
当出现下图提示时，选择Continue即可

这一步比较关键，由于CUDA安装文件里面一般都包含了相应的驱动，但是前面已经安装好了驱动，所以这一步需要用空格取消对Driver的选中。其他选项中除了CUDA Toolkit 11.0是必选，其他都是可选项目，这里都没有选择。最后选择Install。

4.安装完成后设置
sudo gedit ~/.bashrc
在末尾写入
下面展示一些 内联代码片。

// An highlighted block
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.1/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib64

保存退出后运行source ~/.bashrc
5.检查CUDA是否安装成功
终端输入nvcc -V,若有输出，则安装成功

安装cuddn

官网下载cuda11.1对应的cuddn
使用命名将cuddn下的include和lib64文件下的文件复制到cuda11.1对应文件夹中

pytorch安装

新创建一个虚拟环境，防止不同环境相互覆盖：conda create -n 自己起的名称 python=3.9
下面展示一些 内联代码片。

// An highlighted block
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

GPU版本

测试是否可以连GPU

打开python
Import torch
Print(torch.cuda.is_available)
输出为true，说明创建成功

附录

（1）进入和退出conda base环境
进入:conda activate base
退出:conda deactivate
（2）配置pycharm到桌面的快捷键
进入解压之后的文件夹，进入bin目录
进入到文本编辑界面，配置文件： sudo gedit /usr/share/applications/pycharm.desktop
设置路径
[Desktop Entry]

Type=Application

Name=Pycharm

GenericName=Pycharm3

Comment=Pycharm3:The Python IDE

Exec="/home/fly/pycharm-community-2021.2.3/bin/pycharm.sh" %f

Icon=/home/fly/pycharm-community-2021.2.3/bin/pycharm.png

Terminal=pycharm

Categories=Pycharm;
完成之后搜索就可以了
（3）移动一个文件夹到另一个文件夹下面
Sudo mv /home/fly/vnet.pytorch-master /media/data/fly