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所属分类：linux技术
- 1 进入官网
- 2 下载linux的sh版
- 3 在对应位置通过命令输入
- 4 选择 YES
- 5 选择 NO （我们要自定义配置环境）
- 1 编辑环境变量
- 2 添加内容
- 3 激活修改的内容
- 4 测试
- 前提知要：
- 1 创建空间,命名为pytorch
- 2 进入pytorch空间
- 1 安装 nvidia-cuda-toolkit 工具
- 2 检查系统推荐显卡驱动，记录下recommend选项
- 3 添加驱动源
- 4 在Ubuntu系统中找到 软件和更新 选择 驱动
- 5 重启后的测试
- 6 下载cuda
- 7 安装cuda(执行自己上面红框的内容)
- 8 环境配置
- 9 测试
- 1 进入官网
- 2 安装
- 3 通过命令进入pytorch环境
- 4 执行自己官网复制的命令
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第一步：配置镜像源，安装必要环境
更换镜像
第二步：安装anaconda
1 进入官网
2 下载linux的sh版
3 在对应位置通过命令输入
sh 文件名.sh 4 选择 YES
5 选择 NO （我们要自定义配置环境）
第三步：安装完成Anconda后配置环境
1 编辑环境变量
vim ~/.bashrc 2 添加内容
export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH" 3 激活修改的内容
source ~/.bashrc 4 测试
conda 若没有显示not fond 则表示 anaconda安装成功
第四步：通过Anaconda创建pytorch空间，用于pytorch
前提知要：
使用anaconda安装环境后，本地默认环境成为base环境
自己创建的环境通过 conda activate 空间名字（环境名字）进入
退出自己创建的环境到默认环境：conda deactivate
1 创建空间,命名为pytorch
conda create -n pytorch 2 进入pytorch空间
conda activate pytorch 
ps，若在执行命令的时候出现一下问题：
执行
source activate 
第五步：在base环境中 安装cuda
1 安装 nvidia-cuda-toolkit 工具
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 2 检查系统推荐显卡驱动，记录下recommend选项
sudo ubuntu-drivers devices 
3 添加驱动源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update 4 在Ubuntu系统中找到 软件和更新 选择 驱动
等待更新完毕后再reboot
reboot 5 重启后的测试
nvidia-smi 记录 cuda 版本
6 下载cuda
官网
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我的是11.4
选择11.4的哪个版本都可以，接下去按照如下选择去下载
注意：linux的版本要确保正确
7 安装cuda(执行自己上面红框的内容)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.runsudo sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run 
8 环境配置
sudo gedit ~/.bashrc 末尾加入
export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME 9 测试
source ~/.bashrc nvcc -V cd ~/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples/1_Utilities/bandwidthTest/ make ./bandwidthTest 
第六步：在pytorch环境中 安装 pytorch环境
1 进入官网
2 安装
选择pytorch版本
选择好对应的系统
选择使用什么安装，conda里可以使用pip安装的
选择语言：python
选择cuda版本：我的版本是11.4
复制命令
3 通过命令进入pytorch环境
source activate conda activate pytorch 4 执行自己官网复制的命令
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 
done～撒花 ?
番外
删除conda环境
conda uninstall -n 名称 --all 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_33806001/article/details/124850247
