【环境】Linux下Anaconda/ Miniconda安装+百度Paddle环境搭建+Cudnn（3090显卡+CUDA11.8+cudnn8.6.0）
清华源帮助链接：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
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文章目录
- 一、anaconda / miniconda 安装
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- 1.1 下载到linux
- 1.2 安装过程
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- `空格`跳过 + yes
- 选择安装位置（可默认）
- 初始化 conda + yes
- 1.3 安装完成+切换国内源
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- conda 添加国内源
- pip添加国内的源
- 二、安装 cudnn (任何框架都需要)
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- 下载cudnn
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- 在服务器解压
- 复制到系统库
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- 三、 深度学习框架paddle安装
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- 官方安装说明
- paddle选择合适的版本
-
- 验证安装，
- 如果没正确安装cudnn会报错
一、anaconda / miniconda 安装
1.1 下载到linux
如果wget命令为安装，直接windows下载后复制过去
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-x86_64.sh
下载界面
1.2 安装过程
sh Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-x86_64.sh
空格跳过 + yes
同意协议
输入yes
选择安装位置（可默认）
初始化 conda + yes
否则需要自己输入环境变量
命令会自动写入 ~/.bashrc 否则需要手动添加,
1.3 安装完成+切换国内源
查看conda命令是否能用
conda
conda 添加国内源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
conda config --set show_channel_urls yes
pip添加国内的源
添加百度的链接
pip config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip config set global.trusted-host mirror.baidu.com
其他国内
阿里云镜像源
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
清华大学镜像源
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 腾讯
pip config set global.index-url http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip config set global.trusted-host mirrors.cloud.tencent.com
二、安装 cudnn (任何框架都需要)
3090TI+ cuda11.8 + cudnn 8.6.0+
cuda驱动+CUDA Toolkit 已经由运维安装好了，具体可以搜索其他教程.
下载cudnn
下载：https://developer.nvidia.com/cudnn
官方指南： https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/
下载后传到服务器，也可直接下载
在服务器解压
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz
解压过程截图
复制到系统库
cd cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
三、 深度学习框架paddle安装
官方文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quickdocurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html
官方安装说明
paddle选择合适的版本
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
验证安装，
直接在bash上输入
python
import paddle
paddle.utils.run_check()
如果没正确安装cudnn会报错
W1023 11:32:40.486835 13508 gpu_resources.cc:119] Please NOTE: device:
0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 11.8, Runtime API
Version: 11.8 W1023 11:32:40.487215 13508 dynamic_loader.cc:303] The
third-party dynamic library (libcudnn.so) that Paddle depends on is
not configured correctly. (error code is
/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so: cannot open shared object file: No
such file or directory) Suggestions:
- Check if the third-party dynamic library (e.g. CUDA, CUDNN) is installed correctly and its version is matched with paddlepaddle you
installed.- Configure third-party dynamic library environment variables as follows:
- Linux: set LD_LIBRARY_PATH by
export LD_LIBRARY_PATH=...- Windows: set PATH by `set PATH=XXX;
