在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境

中间的过程我没截图放一张最后的效果图
在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境_第1张图片

1.安装cuda

先是安装显卡驱动。
在软件与更新里选择一个合适的驱动
在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境_第2张图片然后他会让你重启。重启后出现一个蓝色的界面选择第二个enroll MOK
再选continue再选Yes,输入之前的密码。然后continue boot进入ubuntu。
输入nvidia-smi查看驱动是否安装好。
在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境_第3张图片
接下来是下载cuda,这个在另一篇文章中提过了,就不多说了。

2.让vscode中能够使用anaconda的虚拟环境

首先下载vscode和anaconda.
然后vscode中搜索python插件:
在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境_第4张图片
下载图中的第一个插件。
然后新建一个工作空间:
选择file中的sava workspace as新建一个文件夹作为工作空间
在这里插入图片描述
然后添加的新文件都会出现在这个文件夹下,如果要打开已有文件可以将其复制到工作空间文件夹下面,然后按下图中的addfile打开。
在这里插入图片描述接着用anaconda新建一个虚拟环境
比如说(以nerf-W为例)

conda  create -n 3D  python=3.7
conda activate 3D
pip install -r requirement.txt

然后在vscode中选择手动查找解释器,在anaconda安装的目录下面
在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境_第5张图片

在ubuntu18.04上配置anaconda+vscode+cuda+pytorch的深度学习环境_第6张图片最后运行一下
print(torch.cuda.is_available())
如果是True就说明配好了

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