服务器配置

服务器配置 安装NVIDIA驱动 查看显卡型号

lspci -vnn | grep VGA

ubuntu-drivers  devices

recommended为推荐版本号

安装驱动

• 安装推荐版本：sudo ubuntu-drivers autoinstall
• 手动安装版本：sudo apt install nvidia-340340为版本号
• 安装后需要重启：sudo reboot
• 查看安装：nvidia-smi

CUDA安装

• 去官网下载Cuda版本：NVIDIA官网
• linux版本查询：lsb_release -a
• export PATH="/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH"
• export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
• 查看版本：nvcc -V
• 测试安装成功：cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
  sudo make
  ./deviceQuery

CUDNN 安装

• cudnn需要注册去官网下载，也有说可以去清华源下载（本人没试过）。需要和cuda版本一致（下面的cuda-10.0替换为下载版本）
• 解压：tar zxvf
• 复制：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo chmod a+r usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

• 判断成功：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

Anaconda安装配置

• 下载：官网下载，速度慢，建议去清华源下载，速度快。
• 直接运行：bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
• 更改配置：在安装的时候可以直接选择写进环境变量中，也可以去~/.bashrc修改相关配置。
• 确认：source ~/.bashrc一下，conda --version
• 换源：一般建议换为国内的速度快

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 --set show_channel_urls yes

• 恢复默认：conda config --remove-key channels

Pytorch安装

• 官网获取指令

离线安装

• 资源下载网址 需要自行摸索，主要是torch和torchversion两个包
• 测试：返回为True则为可用

import torch 
torch.cuda.is_available()