尝鲜Ubuntu22.04 下 PaddlePaddle-GPU安装踩坑记

简介: 尝鲜Ubuntu22.04 下 PaddlePaddle-GPU安装踩坑记

众所周知,之前飞桨一直不支持ubuntu22.04,只有比较老旧的ubuntu18.04, 16.04等老系统。


今天为了部署,特意安装ubuntu系统,装完ubuntu18.04才赫然发现,已经支持CUDA11.7了,突然想到这个版本是支持ubuntu22.04的,随即立刻下载新版本ubuntu,重新再次安装。


总结,今天安装了2次ubuntu。

  • ubuntu18.04 不自带显卡驱动,3060显卡下分辨率800*600很难搞。
  • ubuntu22.04 默认情况下不支持我的博通网卡(当年为了黑苹果特意买的)


0.硬件情况


  • 3060显卡一枚
  • 9400cpu一枚
  • 分区固态500Gb
  • 其他硬件


1.安装前系统准备


  • 装完系统,网卡不支持,通过手机USB网络共享上网(android系统自带)
  • 点击软件及更新,设置更新源为 阿里源 ,估计更新速度会快
  • 点击 “Additional Drivers”,选择nvidia-driver-520(proprietary)(英伟达显卡专用驱动)
  • 此外,选择Broadcom Wireless Network Adapter(无线网卡驱动)

更新ing,持续4个多小时,我的小水管流量心疼啊。。。。。。

image.png


2.安装 miniconda



3.安装 PaddlePaddle-GPU


打开 www.paddlepaddle.org.cn/ 官网,选择 conda、linux、2.4、cuda 11.7 。

image.png


3.1创建虚拟环境


首先根据具体的 Python 版本创建 Anaconda 虚拟环境,PaddlePaddle 的 Anaconda 安装支持 3.6 - 3.10 版本的 Python 安装环境。

conda create -n paddle_env python=YOUR_PY_VER


3.2 进入 Anaconda 虚拟环境


conda activate paddle_env


3.3 安装paddlepaddle-gpu=


  • 对于 CUDA 11.7,需要搭配 cuDNN 8.4.1(多卡环境下 NCCL>=2.7),安装命令为:
conda install paddlepaddle-gpu==2.4.0 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ 

切记:

不要按照官网:

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.0 cudatoolkit=11.7 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

image.png

操作,要删掉  -c conda-forge, 否则安装会特别慢,说不定还会中断,切记。。。。。。


4.排除bug操作


4.1 ImportError: libpython3.9.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory

import paddle


>>> import paddle
Error: Can not import paddle core while this file exists: /home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/libpaddle.so
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/__init__.py", line 25, in <module>
    from .framework import monkey_patch_variable
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/framework/__init__.py", line 17, in <module>
    from . import random  # noqa: F401
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/framework/random.py", line 16, in <module>
    import paddle.fluid as fluid
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/__init__.py", line 36, in <module>
    from . import framework
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/framework.py", line 37, in <module>
    from . import core
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/core.py", line 304, in <module>
    raise e
  File "/home/livingbody/miniconda3/envs/p2/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/core.py", line 249, in <module>
    from . import libpaddle
ImportError: libpython3.9.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory


处理办法:


如下所示,各位根据自己路径进行修改。

(p2) livingbody@gaint:~/miniconda3/envs/p2/lib$ sudo cp libpython3.9.so.1.0 /usr/lib
[sudo] livingbody 的密码: 
(p2) livingbody@gaint:~/miniconda3/envs/p2/lib$ sudo cp libpython3.9.so.1.0 /usr/lib64


4.2 PreconditionNotMetError: Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method cudnnGetVersion.


PreconditionNotMetError: Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method cudnnGetVersion.

>>> paddle.utils.run_check()
Running verify PaddlePaddle program ... 
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/utils/install_check.py", line 269, in run_check
    _run_static_single(use_cuda, use_xpu, use_npu)
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/utils/install_check.py", line 173, in _run_static_single
    exe.run(startup_prog)
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/executor.py", line 1463, in run
    six.reraise(*sys.exc_info())
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/six.py", line 703, in reraise
    raise value
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/executor.py", line 1450, in run
    res = self._run_impl(program=program,
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/executor.py", line 1661, in _run_impl
    return new_exe.run(scope, list(feed.keys()), fetch_list,
  File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/executor.py", line 631, in run
    tensors = self._new_exe.run(scope, feed_names,
RuntimeError: In user code:
    File "<stdin>", line 1, in <module>
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/utils/install_check.py", line 269, in run_check
      _run_static_single(use_cuda, use_xpu, use_npu)
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/utils/install_check.py", line 159, in _run_static_single
      input, out, weight = _simple_network()
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/utils/install_check.py", line 33, in _simple_network
      weight = paddle.create_parameter(
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/layers/tensor.py", line 152, in create_parameter
      return helper.create_parameter(attr, shape, convert_dtype(dtype), is_bias,
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/layer_helper_base.py", line 381, in create_parameter
      self.startup_program.global_block().create_parameter(
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/framework.py", line 3965, in create_parameter
      initializer(param, self)
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/initializer.py", line 56, in __call__
      return self.forward(param, block)
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/initializer.py", line 184, in forward
      op = block.append_op(type="fill_constant",
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/framework.py", line 4017, in append_op
      op = Operator(
    File "/home/livingbody/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/framework.py", line 2858, in __init__
      for frame in traceback.extract_stack():
    PreconditionNotMetError: Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method cudnnGetVersion.
      [Hint: cudnn_d_handle should not be null.] (at /paddle/paddle/phi/backends/dynload/cudnn.cc:60)
      [operator < fill_constant > error]

解决办法:根据命令所知,需要的cuda、cudnn都已经安装,出现这个问题是找不到对应的动态库,所以要针对性处理。


4.2.1 mkdir


创建存放动态库的文件夹

mkdir /usr/local/cuda/lib64 -rf


4.2.2 拷贝 cuda 的 lib


拷贝动态库到lib

~/miniconda3/pkgs/cudatoolkit-11.7.0-hd8887f6_10/lib$ sudo cp * /usr/local/cuda/lib64 -rf


4.2.3 拷贝 cudnn 的 lib


覆盖性拷贝,同手动安装cudnn操作

~/miniconda3/pkgs/cudnn-8.4.1.50-hed8a83a_0/lib$ sudo cp * /usr/local/cuda/lib64/ -rf


4.2.4 设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量


编辑 .bahsrc


gedit ~/.bashrc

末尾添加

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64"


5.安装完毕


image.png

如果大家觉得有用,欢迎来个赞


相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
目录
相关文章
|
1月前
|
并行计算 Ubuntu Linux
Ubuntu学习笔记(五):18.04安装多版本CUDA
这篇博客文章介绍了在Ubuntu 18.04系统上如何安装和切换不同版本的CUDA,以及如何安装不同版本的cuDNN。
214 2
|
1月前
|
并行计算 PyTorch TensorFlow
Ubuntu安装笔记(一):安装显卡驱动、cuda/cudnn、Anaconda、Pytorch、Tensorflow、Opencv、Visdom、FFMPEG、卸载一些不必要的预装软件
这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。
3628 3
|
12天前
|
Ubuntu 开发工具 git
Ubuntu安装homebrew的完整教程
本文介绍了如何在没有公网的情况下安装 Homebrew。首先访问 Homebrew 官网,然后通过阿里云的镜像克隆安装脚本,并创建普通用户进行安装。接着修改 `install.sh` 文件指向国内镜像,执行安装命令。最后配置环境变量并更换 Homebrew 源为国内镜像,确保安装顺利。
120 50
|
1月前
|
Ubuntu Linux 测试技术
Linux系统之Ubuntu安装cockpit管理工具
【10月更文挑战第13天】Linux系统之Ubuntu安装cockpit管理工具
131 4
Linux系统之Ubuntu安装cockpit管理工具
|
1月前
|
Ubuntu 应用服务中间件 nginx
Ubuntu安装笔记(三):ffmpeg(3.2.16)源码编译opencv(3.4.0)
本文是关于Ubuntu系统中使用ffmpeg 3.2.16源码编译OpenCV 3.4.0的安装笔记,包括安装ffmpeg、编译OpenCV、卸载OpenCV以及常见报错处理。
147 2
Ubuntu安装笔记(三):ffmpeg(3.2.16)源码编译opencv(3.4.0)
|
1月前
|
Ubuntu Linux C语言
Ubuntu安装笔记(二):ubuntu18.04编译安装opencv 3.4.0 opencv_contrib3.4.0
本文介绍了在Ubuntu 18.04系统上编译安装OpenCV 3.4.0及其扩展包opencv_contrib 3.4.0的详细步骤,包括下载源码、安装依赖、配置CMake和编译安装,以及常见问题的解决方法。
99 1
Ubuntu安装笔记(二):ubuntu18.04编译安装opencv 3.4.0 opencv_contrib3.4.0
|
1月前
|
Ubuntu 虚拟化
软件安装(二):VMware ubuntu20.04 安装步骤
这篇文章是关于如何在VMware Workstation 16 Player上安装Ubuntu 20.04桌面版的详细步骤指南。
173 2
软件安装(二):VMware ubuntu20.04 安装步骤
|
1月前
|
PyTorch TensorFlow 算法框架/工具
Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
本文提供了在Ubuntu 18.04操作系统的NVIDIA Jetson平台上安装深度学习和计算机视觉相关库的详细步骤,包括PyTorch、OpenCV、ONNX、TensorFlow等。
49 1
Jetson环境安装(一):Ubuntu18.04安装pytorch、opencv、onnx、tensorflow、setuptools、pycuda....
|
1月前
|
消息中间件 监控 Ubuntu
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
77 3
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
|
1月前
|
Kubernetes Ubuntu Docker
从0开始搞K8S:使用Ubuntu进行安装(环境安装)
通过上述步骤,你已经在Ubuntu上成功搭建了一个基本的Kubernetes单节点集群。这只是开始,Kubernetes的世界广阔且深邃,接下来你可以尝试部署应用、了解Kubernetes的高级概念如Services、Deployments、Ingress等,以及探索如何利用Helm等工具进行应用管理,逐步提升你的Kubernetes技能树。记住,实践是最好的老师,不断实验与学习,你将逐渐掌握这一强大的容器编排技术。
148 1
下一篇
无影云桌面