ubuntu安装 anaconda pytorch(gpu版本) cuda cudnn jupyterlab

最近要在服务器上配置个跑深度学习的环境，查了许多教程，总结一下。

一、下载安装anaconda3

1、在Anaconda下载页面选择合适的版本，wget下载下来,

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

报错就安装下wget

sudo apt-get install -y wget

2、赋予用户文件的执行权限

chmod +x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

3、开始安装anaconda

./ Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

随后一路enter yes，直到安装成功

在命令行输入conda测试一下，如果没找到conda，配置下conda的环境变量

4、配置conda环境变量

vim打开文件

vim ~/.bashrc

在最后一行添加

export PATH=$PATH:[你的anaconda/bin地址]

:wq保存退出后再保存一下.bashrc文件

source ~/.bashrc

conda -V 测试一下
出现conda版本号则安装成功

二、安装cuda, cudnn, pytorch

先创建一个环境

conda create -n [你的环境名称] python=3.9

随后激活该环境

conda activate [你的环境名称]

接下来要在这个环境中安装一些实验要用到的包

以前要一步步安装cuda、cudnn、pytorch，现在可以直接在pytorch官网选择对应版本的cuda、cudnn、pytorch，运行下面的命令一起安装。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

三、配置JupyterLab

使用conda命令安装

conda install -c conda-forge jupyterlab

生成jupyter的配置文件

jupyter lab --generate-config

设置密码

jupyter lab password

连续输入两次密码

vim ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py

修改配置文件

c.ServerApp.allow_remote_access = True #允许远程访问  
c.ServerApp.open_browser = False #服务器端不打开浏览器
c.ServerApp.ip = '*' #允许所有ip地址访问
c.ServerApp.port = 9000 #设置端口号
c.ServerApp.allow_root = True

安装ipykernel

conda install nb_conda_kernels
conda install ipykernel

将环境写入JupyterLab kernel中

python -m ipykernel install --user --name [你的环境名称] --display-name "显示的名称"

验证一下是否安装成功

jupyter lab

打开浏览器 输入[你的服务器ip:端口号]

输入密码后进入这个界面，恭喜你安装成功！