linux服务器配置深度学习环境一些命令

这些东西比较琐碎,但是经常会用到,很麻烦

基本的环境

首先了解自己服务器的操作系统内核版本等信息:

1. 查看自己操作系统的版本信息:

cat /etc/issue或者是 cat /etc/lsb-release等命令

linux服务器配置深度学习环境一些命令_第1张图片

 

2. 查看服务器显卡信息:

1. lspci | grep -i nvidia 查看全部显卡信息。

 

2. nvidia-smi 如果已经安装了对应的显卡驱动的话可以采用这个命令。 

linux服务器配置深度学习环境一些命令_第2张图片

3.  cat /proc/driver/nvidia/version查看安装的显卡的驱动信息。

显卡驱动的安装需要根据操作系统的版本进行选择。

3. 多版本的gcc 和g++

gccg++是很多驱动安装过程中需要使用的编译器,很多时候由于编译器版本的不对应会使得安装出现很多莫民奇妙的错误,根据经验,现在的CUDA 10.1的话,也可以使用的是4.8,因此最好选择4.8-5.4之间的版本比较好,兼容一点。对于多版本的gccg++的安装进行详细的讲解:

1. 查看自己的gccg++版本:gcc --version以及 g++ --version

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参考博客:Linux服务器安装cuda,cudnn,显卡驱动和pytorch超详细流程_kingfoulin的博客-CSDN博客_linux安装cuda和cudnn

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