毕业再没用配过机器学习的环境了,既亲切又陌生,久违了。

系统 mint18  x64

1安装cuda

按官网提示 选的9.1版  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

2安装Anaconda3

从清华的镜像站下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

从最下面选Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64

在下载 路径下 执行

bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

安装好之后,按提示

export PATH=/home/machinelearning/anaconda3/bin:$PATH

并添加到

xed ~/.profile  (不是bashrc,因为换成了zsh)

然后source ~/.profile

切换清华的源

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 --set show_channel_urls yes

安装好之后,已经可以使用

anaconda-navigator

3Pytorch

直接在官网按按钮选版本http://pytorch.org/

如果没切换清华源,可能会奇慢无比。

结果还是极其慢,我倒。

只好从源码编译了

参考这个http://blog.csdn.net/draco_mystack/article/details/71191924 和pytorch的github https://github.com/pytorch/pytorch#from-source

CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../"
conda install numpy pyyaml mkl setuptools cmake cffi  
(还好,这几个清华的镜像站里都有)
conda install -c soumith magma-cuda90
(我的cuda下载nv官网的9.1 参考pytorch官网生成的安装命令行,所以弄了个90.原文是80)
虽然这一步还是有点慢,但是已经可以忍受了

还是特别慢。

最后参考https://github.com/dnouri/skorch

直接从anaconda里起控制台,pip安装了

pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

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