Ubuntu(CentOS、Rockylinux等)快速进入深度学习pytorch环境

这里写自定义目录标题

  • 安装进入系统(如Ubuntu22.04)
  • 安装anaconda
  • pip、conda换源
    • pip换源
    • conda换源
  • 安装nvidia
  • 安装pytorch环境
  • 针对于wsl的优化

安装进入系统(如Ubuntu22.04)

docker 、 wsl 、 双系统 、服务器系统
推荐 Ubuntu 20.04:WSL 官方推荐使用 Ubuntu 20.04 或更高版本

安装anaconda

默认安装最新版anaconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

如果需要指定版本

# 进入官网查看需要的系统及其下的版本
https://repo.anaconda.com/miniconda/
# 拼接路径下载
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/<FILENAME>

pip、conda换源

pip换源

一步到位:

mkdir -p ~/.pip && echo -e "[global]\nindex-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/\n[install]\ntrusted-host=mirrors.aliyun.com" > ~/.pip/pip.conf

或者

# 查看pip.conf路径
pip -v config list# 修改配置文件
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host=mirrors.aliyun.com

其他源

# 阿里云
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 豆瓣
http://pypi.douban.com/simple/
# 清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 中国科学技术大学
http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

conda换源

一步到位

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

或者

# 查看.condarc路径
conda info# 修改配置文件
channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
show_channel_urls: true
ssl_verify: false

其他源

# 阿里
channels:- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r- http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
show_channel_urls: true
ssl_verify: false# 中科大
channels:- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
show_channel_urls: true
ssl_verify: false

安装nvidia

WSL 无需手动安装驱动,宿主机的 NVIDIA 驱动会自动共享给 WSL,只需安装 CUDA

# 添加图形驱动源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa# 更新
sudo apt update && sudo apt upgrade# 查找可安装的版本
ubuntu-drivers devices# 选择自己需要的版本
sudo apt install nvidia-driver-xxx
# 举个例子
sudo apt install nvidia-driver-550# 重启
sudo reboot# 查看已安装的驱动
nvidia-smi

安装pytorch环境

conda create -n yourname python=3.8 -y
# 12.6
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
# 11.8
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

针对于wsl的优化

# 1. 开启cpu虚拟化
# 进BIOS# 2. 启用或关闭 Windows 功能”,勾选 “Hyper-V”“Windows 虚拟机监控程序平台”“适用于 Linux 的 Windows 子系统”“虚拟机平台”。# 3. 管理员身份运行
Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux,VirtualMachinePlatform# 4. 重启# 5. 确认功能开启
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart# 6. wsl 更新
wsl --update# 7. 安装发行版本
wsl --list --online
wsl --install -d Ubuntu-20.04

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