Linux安装python+cuda toolkit

一、安装Python解释器

1. 下载解压

通过官方路径下载较慢，使用镜像会更快

mkdir /downloads
cd /downloads
wget https://mirrors.huaweicloud.com/python/3.9.1/Python-3.9.1.tgz
tar -zxvf Python-3.9.1.tgz

注：也可以根据需要，将3.9.1替换成其他python版本

2. 安装依赖组件

若已有相关组件，这一步可跳过

yum install gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel elfutils-libelf-devel sqlite-devel -y

注：其中libffi-devel和elfutils-libelf-devel是安装cuda驱动必须的组件；sqlite-devel是后续安装jupyterlab必须的组件。

3. 安装配置

cd Python-3.9.1
./configure --enable-optimizations
make altinstall

4. 检查状态

python3.9 -V
#显示Python 3.9.1则说明安装成功

5. 建立软链接

输入python指令时，系统自动使用的是usr/bin/python，而并非我们最新安装的python解释器

ln -s /usr/local/bin/python3.9 /usr/bin/python
ln -s /usr/local/bin/pip3.9 /usr/bin/pip

若出现ln: failed to create symbolic link '/usr/bin/python': File exists，则使用如下命令

ln -sf /usr/local/bin/python3.9 /usr/bin/python
ln -sf /usr/local/bin/pip3.9 /usr/bin/pip

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二、配置虚拟环境

建议为每个工程配置独立的虚拟环境，而不要把项目依赖的库，安装在全局环境中。

1. 设置pip镜像源

# 设置镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 升级pip至最新版 (非必须)
python -m pip install --upgrade pip
# 安装'创建虚拟环境'的必要组件
pip install virtualenv

2. 创建虚拟环境

# 切换到安装路径
cd project_dir
# venv为虚拟环境目录名，目录名自定义
virtualenv venv

3. 激活虚拟环境

source venv/bin/activate　

4. 退出虚拟环境

. venv/bin/deactivate

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三、安装nvidia驱动

1. 下载驱动

• 从NVIDIA驱动链接，根据显卡型号、操作系统、cuda toolkit版本下载驱动
• 下载后将文件上传至服务器

2. 安装驱动

# 切换到上传路径
cd 驱动存放路径
# 执行安装脚本
sh 驱动脚本.sh

安装过程可能会遇到提示，根据提示进行选择即可

3. 检查状态

nvidia-smi