(环境搭建五-简介版321房间) ubuntu下安装gpu版本的pytorch

A 前言

环境查询：
二---显卡 2080ti 2张
驱动 495.29.05                                               nvidia-smi
Ubuntu 20.04.3 LTS
三---cuda 11.3  (本机11.5需要卸载再安装)     nvcc -V
（最高支持cuda11.3（截止11月6日),如果是最新版pytorch cuda11.4还是无法支持，只能手动降级）
四---cudnn 未安装
pytorch  1.7.1                                              print(torch.__version__)
python 3.7.11

因此我决定安装之前用过的北京云的版本来保证完美运行，但是因为系统太新cuda也得新，导致后面计划全变了

module load anaconda/2020.11
module load cuda/10.2
module load cudnn/8.1.1.33_CUDA10.2
#conda create --name py37 python=3.7

cuda 10.2
cudnn 8.1.1.33
python 3.7

因为系统20.04->因此cuda需要11.3->根据cuda选择torch

 B 安装思路---以及顺序（从底层到上层）

驱动--系统->cuda->pytorch
因为系统20.04->因此cuda需要11.3->根据cuda选择torch 同时torch与运行代码一致

1 查看驱动

 驱动 495.29.05

2 查看系统和cuda的对应关系

系统是20.04

在cuda下载位置：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
找cuda可以适配的cuda版本

因为机器系统很新所以找的cuda也很新11.3适配，下载11.3

注意下图中的20.04，有这个的cuda才行

3 根据驱动装cuda
根据驱动可以得知我们可以按装所以的cuda版本，因为驱动版本很新

按照北京云的版本我们准备按装cuda 10.2，但是我们ubuntu系统很新只能装11.3

但是我们的已经有的cuda是11.5，因此需要卸载重新装11.3

(1) 禁用nouveau驱动

在/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf中添加两行：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

找到etc的方法

只读文件解锁方法 sudo chown 用户名 文件名/

保存后：update-initramfs -u
权限不够解决办法：sudo update-initramfs -u

重启后验证是否已经禁用：lsmod | grep nouveau

若无输出则已禁用

(2) 确定需要安装的pytorch版本 （这部分先不管）

pytorch版本对应着cuda版本和python版本. 因此需要先确定pytorch版本, 再确定cuda版本和python版本.

python版本在pip torch的网站确定, 可以看到文件名后对应着python版本. 仅此处可以看到, 其他地方不会看到, 也没有任何提示.

pytorch建议版本: torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio===0.10.0+cu113

(3) 删除cuda

安装不同版本cuda前需要删除其他版本

删除说明的链接: Installation Guide Linux :: CUDA Toolkit Documentation

删除后需要重启

要找到ubuntu

卸载cuda之后驱动也没有
可以通过
nvcc -V
nvidia-smi
来验证

4) cuda下载

官网: CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cuda建议版本： 11.3

方法一：用deb安装（我没有用这个方法，跳到方法二）

通过deb安装时,

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin

sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.1-465.19.01-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.1-465.19.01-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local/7fa2af80.pub

sudo apt-get update

最后一个特殊

sudo apt-get -y install cuda=11.3.1-1

请注意上述cuda=11.3.1-1中的-1是通过下面指令确认的

apt-cache policy <> #这个命令会列出所有包的版本
apt-cache policy cuda

11.3.1-1

命令sudo apt-get -y install cuda需要注明版本号, 如sudo apt-get -y install cuda=11.3, 版本号可以通过上一段的命令查找

安装完后需要配置cuda的环境变量:

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin/:$PATH'>>~/.bashrc

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH'>>~/.bashrc

source ~/.bashrc

方法二：用run的方式下载

运行完了，但是安装需要有驱动，谭老师用自动安装驱动的方法安装

搜索-软件和更新-附加驱动

选择版本495，然后点击应用更改

4 安装pytorch 因为cuda 11.3 pytorch要1.10

Start Locally | PyTorch
Start Locally | PyTorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

5 安装代码所需要的包

pip install requirement.txt    这个是从北京云的已经能运行的代码中freeze得来的
注意这里面torch版本还是安装上一步的来
跳到最后

pip install requirement.txt

 注意：这些写都是在zjc虚拟环境中进行的

6 后续补充

1 pip install opencv-python（比较慢需要等）

2  安装pex（需要有torch才能安装，用下载好的安装包安装很快）

3 pip install timm

3 运行代码

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

4 验证cuda能否被torch识别

torch.cuda.is_available()

torch.cuda.is_available()

• 只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到，并没有说明是否能正常使用，要想看Pytorch能不能调用cuda加速，还需要简单的测试一下：

a=torch.Tensor([1,2])
a=a.cuda()
a

相关文章：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device_音程的博客-CSDN博客

 查看

1 查看驱动版本

 驱动 495.29.05

2 查看自己torch:1.7.1

print(torch.__version__)

3 以及torch应该对应的cuda版本:10.2

print(torch.__version__)

背景：需要配置一个2张3080ti配置新机器的深度学习环境

杂七杂八的安装

一 安装anaconda

官网：

Anaconda | Individual Edition

 选择第一个

二 安装或查看显卡驱动

 1 官网下载驱动并安装，NVIDIA 驱动程序下载

我的电脑已经装了驱动，

2 看下自己的显卡型号和驱动，（貌似电脑出厂已经安装了驱动）

nvidia-smi

显卡被省略
驱动是495.29.05

3 安装Anaconda

这个比windows简单，一条命令。

首先切换到anaconda安装包的路径，在该路径下执行指令(注意sh文件名字要写自己的)

sh Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh   #后边的文件名称是你的安装包的名称

输入python3 查看是否安装成功，上述表示成功

三 安装驱动对应的cuda

cuda官网 CUDA 工具包 | NVIDIA Developer

CUDA Toolkit 11.5 Downloads | NVIDIA Developer

下载cuda,  新需要与系统对应，我的Ubuntu 20.04.3 LTS

 因此选择20.04

查看自己cuda版本

11.5

卸载11.5 安装10.2

 四 安装cudnn

1 cuda与cudnn是对应的，看好对应关系

表太旧

查看cudnn的版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

输入之后，没结果说明没安装

2 官网

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

去官网下载cudnn选择对应版本

 选择x86 64

但是找不到连接

下载不了，粘贴到下载器可以下载

https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.4/11.4_20210831/cudnn-11.4-linux-aarch64sbsa-v8.2.4.15.tgz?DW4R9WomgN68tDH-dl2UKUO8OIFpbumcxvd366AnroTQH1dZ_ZknKLQr6QUM6cqko3kz6aCClrmnB7yKwCEXzpQWXNedHW7-jjLGPksD39N3BZlEAtNWQQRjklcAunXGrFdqTIFr1m5idrl22WtTRkjcX6B4YoZVWRTSLV1A-qxWyew5dhc1ZTSGZMlul5OL1QEpdQDQnyz06ZmNmZzVMVC3sA&t=eyJscyI6InJlZiIsImxzZCI6IlJFRi13d3cuYmFpZHUuY29tXC9saW5rP3VybD1RRWlUV2dOTDBBd1hhR0NTQm51TjJVMUlfVS1hNG1GamN0NHBaU3V3a3FnbE5SZ3RIazR1ZEw5cHNiRk15c0FycXpZNEhhSW5xMjFoYnUwNnpsOHdSSyZ3ZD0mZXFpZD1iZmU1ZGExMTAwMDQ5MWVmMDAwMDAwMDM2MTk3MTgyYiJ9