Ubuntu16.04 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程
Ubuntu16 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程
安装前警告
不要使用Ubuntu18!
不要使用Ubuntu18!
不要使用Ubuntu18!
务必重装成Ubuntu16
安装NVDIA驱动
只用这一个办法,一劳永逸
https://www.linuxidc.com/Linux/2019-02/157171.htm
禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
添加
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
重启后用lsmod | grep nouveau,如果没有任何输出说明禁用成功。
https://blog.csdn.net/weixin_43820996/article/details/100676292
安装CUDA9.0(适配GTX750)
下载runfile(local)的安装包
不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下
直接在图形界面打开命令行,根据官方教程安装
https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596
安装cudnn
这个库安装非常简单,只需要复制文件到指定文件夹,根据官方教程即可
https://blog.csdn.net/wsc12358/article/details/81273884
安装Anaconda
Anaconda的好处是可以创建虚拟的Python环境,这意味着你不需要改Ubuntu原装的Python,自己在Anaconda怎安装卸载都行,安装后添加国内源
创建环境
conda create -n mypytorch python=3.7
激活环境
source activate mypytorch
安装Pytorch对应版本
这一步是比较容易出错的,主要原因是conda安装Pytorch总是下载超时,因此必须下载好本地文件安装
参考Pytorch官方文档https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
CUDA9.0支持的最晚版本的Pytorch1.1
Linux and Windows CUDA 9.0
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch
这个命令应该是装不上的,因为pytorch下载会超时
下载本地文件
去清华镜像源下载对应版本的pytorch
文件名是pytorch-1.1.0-py3.7_cuda9.0.176_cudnn7.5.1_0.tar.bz2,torchvision-0.3.0-py37_cu9.0.176_1.tar.bz2
conda本地安装
conda install --use-local path/pytorch-1.1.0-py3.7_cuda9.0.176_cudnn7.5.1_0.tar.bz2
再次执行Pytorch的官方命令
此时,conda会自动跳过已安装的包
conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0(-c pytorch 可能要去掉,不记得了)
就是因为容易安装失败,所以Anaconda可以保证我们无限次失败
https://www.jianshu.com/p/76bbf1e5ff70 这篇博客帮了大忙,感谢!
Ubuntu16.04 GTX750安装CUDA9.0,Pytorch,Anaconda教程的更多相关文章
- 配有Tesla K40c的服务器新装Ubuntu16.04并安装CUDA8.0、Anaconda3、Matlab2016a、OPENCV3.1、CuDNN5.1、MXNet
注:本文原创,作者:Noah Zhang (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中 ...
- ubuntu16.04下安装cuda8.0
一.首先安装NVIDIA显卡驱动 通过NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run文件安装. 1. 添加 PPA. sudo add-apt-repository ppa:graphi ...
- Ubuntu16.04下安装CUDA8.0和tensorflow
GPU版的Tensorflow无疑是深度学习的一大神器,当然caffe之类的框架也可以用GPU来加速训练. 注意:以下安装默认为python2.7 1. 安装依赖包 $ sudo apt-get in ...
- 深度学习环境配置:Ubuntu16.04下安装GTX1080Ti+CUDA9.0+cuDNN7.0完整安装教程(多链接多参考文章)
本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程, ...
- Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0
Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudn ...
- ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务
[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvi ...
- Ubuntu16.04 安装cuda9.0 cudnn 7.0.5
参考网址:https://blog.csdn.net/zhuangwu116/article/details/81063234 (1)下载安装文件: 下载cuda9.0 runfile 文件 下载地址 ...
- 通过Anaconda在Ubuntu16.04上安装 TensorFlow(GPU版本)
一. 安装环境 Ubuntu16.04.3 LST GPU: GeForce GTX1070 Python: 3.5 CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016) cuDNN v6 ...
- 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0
目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu ...
随机推荐
- OV7670 RAW输出 bayer 解码
今天终于搞定OV7670 raw输出啦,兴奋!! 参考链接: https://pikacode.com/liplianin/s2-liplianin/commit/dab97f5d6e3b http: ...
- selenium处理常见自动化场景
目录 定位一组对象 层级定位 定位frame中的对象 alert/confirm/prompt处理 下拉框处理 调用javascript 多窗口处理 处理验证码 处理cookie 定位一组对象 web ...
- OSU!
OSU! 首先,由题可知,本题是个期望题,根据期望的套路,定义f[x]为x前的答案,所以最终答案就是f[n] f[x]表示前x期望答案,即每一段的长度立方和的期望(一定要清楚) 但是三次方不好算,由于 ...
- 解决问题的能力 > 10倍程序员
如果第二次看到我的文章,欢迎右侧扫码订阅我哟~
- EFK的搭建(未完成)
EFK 是ELK 日志分析的一个变种,能够更好的来实现日志分析. 首先我们先准备3台 centos7的服务器,在给他们调成2核2G的状态打开. 软件 版本号 zookeeper 3.4.14 Kafk ...
- So Easy - 在Linux服务器上部署 .NET Core App
.NET Core 是微软提供的免费.跨平台和开源的开发框架,可以构建桌面应用程序.移动端应用程序.网络应用程序.物联网应用程序和游戏应用程序等.如果你是 Windows 平台下的 dotnet 开发 ...
- webpack构建原理和实现简单webpack
webpack打包原理分析 基础配置,webpack会读取配置 (找到入口模块) 如:读取webpack.config.js配置文件: const path = require("path& ...
- Linux服务器部署.Net Core笔记:二、安装FTP
1.安装 安装ftp:yum install -y vsftpd 将ftp设置开机启动:systemctl enable vsftpd.service 2.配置 安装好后在ftp配置文件里进行配置 : ...
- confluence 挖矿木马应急响应
最近遇到一台confluence wiki主机被挖矿,收到CPU 告警异常之后,登录查看,进行分析. top c 命令查看,果然CPU 已经资源已经被吃完了.. 看到用户是confluence,100 ...
- Distributed Systems: When you should build them, and how to scale. A step-by-step guide.
原文链接 https://medium.com/free-code-camp/distributed-systems-when-you-should-build-them-and-how-to-sca ...