服务器深度学习pytorch环境配置相关问题

最近用导师服务器上的显卡，配深度学习环境时出现了很多错误，最主要的是感觉没网一样，pip下载总是没有包，特此记录

1.遇见没包

优先 conda install -c conda-forge baoming

安装torch

 2028  conda install -c conda-forge cudatoolkit
 2029  conda install -c pytorch torchvision

 2031  conda install -c conda-forge matplotlib
 2032  conda install -c conda-forge scipy
 2033  conda install -c conda-forge tensorboard
 2034  conda install -c conda-forge tqdm
 

:: Anaconda.org  这个网站尝试搜索，按要求安装

Simple Index (tsinghua.edu.cn)   镜像搜包，手动pip install 安装

2.

3.windows配置（可用gpu）torch深度学习环境 

nvcc -V 查看cuda版本，10.1

 nvidia-smi 查看cuda驱动版本

PyTorch ​

官网找到符合自己的版本（不推荐，速度极慢）

 

# CUDA 10.1
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

参考这个win10下安装pytorch+CUDA10.1+torch_geomertric_小白tree的博客-CSDN博客​​​​​​

 

史上最详细的Pytorch+CUDA+CUDNN的安装(GPU版)_小皮麻花的博客-CSDN博客_pytorch cudnn 深度学习环境配置---显卡驱动、pytorch、cuda和cudnn之间的配置关系_心之所向521的博客-CSDN博客_pytorch与cuda的关系

测试

import torch
print(torch.cuda.is_available())
from torch_geometric.data import Data

4.使用jupyter时，内核运行代码就挂掉

添加代码

import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]  =  "TRUE"