Ubuntu配置pytorch gpu环境(含Cuda+Cudnn+pytorch-gpu+卸载)(上)

简介: Ubuntu配置pytorch gpu环境(含Cuda+Cudnn+pytorch-gpu+卸载)(上)

概述


步骤如下:


  • 安装NVIDIA 驱动
  • 安装NVIDIA Cuda
  • 安装NVIDIA CuDNN
  • 安装GPU版本的PyTorch
  • 卸载NVIDIA Cuda


零.安装NVIDIA 驱动


1、查看自己机器上的显卡型号 lspci -vnn | grep VGA -A 12


2、下载显卡驱动 https://www.geforce.cn/drivers,或者https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn


20200712222419313.png


3、安装显卡驱动


1)卸载之前安装的NVIDIA驱动,$sudo apt-get --purge remove nvidia-*


2)修改配置文件blackconf,


$sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf


在最后添加几行:


blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv
options nouveau modeset=0


保存退出。


3)更新系统,$sudo update-initramfs -u


重启系统。(必须要)


4)验证nouveau是否被禁用,$lsmod | grep nouveau


如果没有任何输出,则表示禁用成功。


20200712222657278.png


5)按ctrl+alt+F1进入命令行界面。


6)关闭图形界面,$sudo service lightdm stop


7)cd指令进入到.run文件目录,


给.run文件赋予执行权限, $sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run


进行安装,$sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run -no-x-check -no-nouveau -no-opengl-files


-no-x-check 安装驱动时关闭X服务,


-no-nouveau 安装驱动时禁用nouveau


-no-opengl-files 只安装驱动,不安装opengl文件。


如果报错:the distribution-provided pre-install script failed! 不用理会,继续安装。


安装过程中的选项:


The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue? 选择 yes 继续。


Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later? 选择 No 继续。


问题没记住,选项是:install without signing


问题大概是:Nvidia’s 32-bit compatibility libraries? 选择 No 继续。


Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up. 选择 Yes 继续


这些选项如果选择错误可能会导致安装失败,没关系,只要前面不出错,多尝试几次就好。


8)切换到图形界面,$sudo service lightdm start


9)验证驱动是否安装成功, $nvidia-smi


20200712222959413.png


一.安装NVIDIA Cuda


安装cuda10.0


1.官网下载cuda安装文件


<1>.进入cuda官网下载,选择10.0版本:


20200705174950471.png


<2>.选择这里下载,可使用win下迅雷工具下载,速度快。


20200705175001643.png


2.开始安装cuda10.0


<1>.拷贝完成.run文件后,进入所在目录,对文件添加可执行权限:

sudo chmod a+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run


<2>.执行安装: sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run


<3>.提示阅读协议,直接Ctrl+C跳过。跳出协议,输入accept。


20200705175107588.png


<4>.提示安装NVIDIA驱动,选择n,其他都选择y。


20200705175116742.png


<5>.安装成功


2020070517512382.png


安装完成后请跳到 三、配置环境变量。


二、安装cuda10.1


1.官网下载cuda安装文件


<1>.首先进入NVIDIA官网cuda下载所需安装文件,这里选择.run文件,以cuda10.1版本为例。


20200705175248915.png20200705175254778.png


<2>.如图中,官方提供了命令行下载和安装方式:


wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run


注:在命令行下下载速度非常慢,我这2.4G的文件下完需要8h,所以另一个办法,找一台windows电脑用迅雷,复制wget后面的网址用迅雷下载,拷贝文件到ubuntu中。


2.开始安装cuda10.1


<1>.拷贝完成.run文件后,进入所在目录,对文件添加可执行权限:

sudo chmod a+x cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run


<2>.执行安装: sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run


<3>.跳出协议,输入accept。


20200705175439934.png


注意,这里不要选择安装Nvidia显卡驱动,将第一项用空格键取消X号,再选择install:


20200705175508351.png


安装完成后请跳到 三、配置环境变量。


相关实践学习
在云上部署ChatGLM2-6B大模型(GPU版)
ChatGLM2-6B是由智谱AI及清华KEG实验室于2023年6月发布的中英双语对话开源大模型。通过本实验,可以学习如何配置AIGC开发环境,如何部署ChatGLM2-6B大模型。
相关文章
|
人工智能 Ubuntu 前端开发
Dify部署全栈指南:AI从Ubuntu配置到HTTPS自动化的10倍秘籍
本文档介绍如何部署Dify后端服务及前端界面,涵盖系统环境要求、依赖安装、代码拉取、环境变量配置、服务启动、数据库管理及常见问题解决方案,适用于开发与生产环境部署。
2055 1
|
Ubuntu Linux 网络安全
Linux服务器之Ubuntu的安装与配置
Ubuntu Desktop是目前最成功、最流行的图形界面的Linux发行版;而Ubuntu Server也在服务器端市场占据了较大的份额。今天为大家详细介绍了Ubuntu Server的安装与配置,希望对你能有所帮助。关于VMware、VirtualBox等虚拟化软件的使用,朱哥还会在后续的文章中为大家详细介绍,敬请关注!
|
Ubuntu 安全 应用服务中间件
详细指南:配置Nginx服务器在Ubuntu平台上
以上步骤涵盖了基本流程:从软件包管理器获取 Ngnix, 设置系统服务, 调整UFW规则, 创建并激活服务器块(也称作虚拟主机), 并进行了初步优化与加固措施。这些操作都是建立在命令行界面上,并假设用户具有必要权限(通常是root用户)来执行这些命令。每个操作都有其特定原因:例如,设置开机启动确保了即使重启后也能自动运行 Ngnix;而编辑server block则定义了如何处理进入特定域名请求等等。
699 18
|
Ubuntu 安全 应用服务中间件
详细指南:配置Nginx服务器在Ubuntu平台上
以上步骤涵盖了基本流程:从软件包管理器获取 Ngnix, 设置系统服务, 调整UFW规则, 创建并激活服务器块(也称作虚拟主机), 并进行了初步优化与加固措施。这些操作都是建立在命令行界面上,并假设用户具有必要权限(通常是root用户)来执行这些命令。每个操作都有其特定原因:例如,设置开机启动确保了即使重启后也能自动运行 Ngnix;而编辑server block则定义了如何处理进入特定域名请求等等。
1155 17
|
人工智能 并行计算 PyTorch
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么? 优雅草-卓伊凡
以Lama Cleaner的AI去水印工具理解人工智能中经常会用到GPU来计算的CUDA是什么? 优雅草-卓伊凡
1103 4
|
Ubuntu 安全 关系型数据库
安装与配置MySQL 8 on Ubuntu,包括权限授予、数据库备份及远程连接指南
以上步骤提供了在Ubuntu上从头开始设置、配置、授权、备份及恢复一个基础但完整的MySQL环境所需知识点。
1413 7
|
缓存 Ubuntu Docker
Ubuntu环境下删除Docker镜像与容器、配置静态IP地址教程。
如果遇见问题或者想回滚改动, 可以重启系统.
790 16
|
缓存 监控 Ubuntu
在Ubuntu 16.04上配置GitLab Runner以激活GitLab CI/CD流程
完成以上步骤后,每当代码被推送到远端仓库中相对应分支上时,GitLb CI / CD 流水线就会自动触发,并由之前注册好了 GitLb runner 的机器去完成定义好了 ` .gitlabcicd.yml ` 文件里面定义好各种任务(如编译测试部署等).
605 13
|
XML Ubuntu Java
如何在Ubuntu系统上安装和配置JMeter和Ant进行性能测试
进入包含 build.xml 的目录并执行:
671 13
|
消息中间件 人工智能 运维
Ubuntu环境下的 RabbitMQ 安装与配置详细教程
本文聚焦在Ubuntu下RabbitMQ安装与配置教程,旨在帮助读者快速构建稳定可用的消息队列服务。
1828 6