3090显卡安装tensorflow/pytorch

604-李同学

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我的系统是Ubuntu18.04,这个教程对所有Ubuntu系统都适用,只是要安装正确的显卡驱动和cuda/cudnn

一 3090显卡驱动

去官网下载正确的显卡驱动即可。具体操作见:https://blog.csdn.net/LIWEI940638093/article/details/109304789

二 安装CUDA11.0

  • 下载CUDA11.0,runfile文件
网址
https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal

3090显卡安装tensorflow/pytorch
如果网速好的话,可以直接按照上面的Installation Instructions安装说明:

# 下载
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
# 安装
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

# 关于wget 命令的详细说明
https://www.cnblogs.com/peida/archive/2013/03/18/2965369.html
简单说,Linux系统中的wget是一个下载文件的工具,wget支持HTTP,HTTPS和FTP协议,可以使用HTTP代理。所谓的自动下载是指,wget可以在用户退出系统的之后在后台执行。这意味这你可以登录系统,启动一个wget下载任务,然后退出系统,wget将在后台执行直到任务完成。
  • 安装CUDA11.0
# 输入以下命令安装CUDA
sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

显卡驱动已在上面安装了,这里一定要选择不安装驱动,如下:
3090显卡安装tensorflow/pytorch
安装完后会有警告提示信息,忽略就行。是因为在安装CUDA时没有选择安装显卡驱动。

安装完后,在.bashrc文件末尾添加环境变量

# 用gedit命令打开.bashrc文件
sudo gedit ~/.bashrc    

打开文件后添加以下内容

export PATH="/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

保存退出后,输入以下命令

source ~/.bashrc

输入以下命令,测试是否安装成功

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

如下图 Result = PASS表示CUDA安装成功。
3090显卡安装tensorflow/pytorch

  • 失败情况
    如果输入上面的测试命令后,显示失败
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

显示如下:
3090显卡安装tensorflow/pytorch
测试下显卡驱动是否存在

nvidia-smi

结果如下:显卡驱动掉了
3090显卡安装tensorflow/pytorch
重新挂显卡驱动,用”nvidia-smi“命令确认显卡驱动是否挂载成功。

驱动挂载成功后,再次输入上面的测试命令,测试cuda是否安装成功,一般都会显示通过。如下:
3090显卡安装tensorflow/pytorch

三 安装cuDNN

  • cuDNN
    在官网下载cuDNN,选择自己对应的系统和已安装的CUDA版本下载cuDNN。(要注册才能下载)
    比如: cuDNN v7.5.1 (April 22, 2019), for CUDA 10.1 for Linux
    3090显卡安装tensorflow/pytorch
    下载完成后,输入以下命令解压文件
tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.5.1.10.tgz

输入以下命令,将cudnn相关文件拷贝到已安装的cuda文件中
下载的cudnn文件,解压后的文件名为cuda

sudo cp cuda/include/cudnn.h  /usr/local/cuda/include/  
sudo cp cuda/lib64/libcudnn*  /usr/local/cuda/lib64/ 

增加所有用户对文件的可执行权限

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h  
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
  • 监测cuda和cuDNN是否安装成功
# 输入命令
nvcc -V  
# 确认cuda是否安装成功

如下,显示安装成功
3090显卡安装tensorflow/pytorch

四 安装anaconda

目前安装anaconda python3.7版本的,对其他相关的包兼容性好

  • 下载安装包

在清华源网站上下载

# anaconda清华源
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

安装好anaconda后可以按照”anaconda清华源“上的说明,将”TUNA 提供的Anaconda Python仓库与第三方源“添加进来,或者在下载某个包的时候在命令的最后面添加”TUNA 提供的Anaconda Python仓库与第三方源“,如下:

# PIP 临时更改源  pip -i 选定从哪个网站下载python包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
# conda好像不支持临时改源

参考如下文章:
https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/85050317
https://zhuanlan.zhihu.com/p/105207260

anaconda python3.7版本

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

# 要下载某个版本,难以找到。可以自己去搜索如何下载某个版本

3090显卡安装tensorflow/pytorch

  • 安装
    参考如下文章
# Ubuntu 18.04.4 安装 Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

https://www.linuxidc.com/Linux/2020-02/162304.htm

五 安装tensorflow/pytorch

pip安装tensorflow-gpu2.4

pytorch官网pip安装cuda11的pytorch

六 安装gdal

python版本gdal

# 一条命令就可以
conda install gdal

未经允许不得转载:作者:604-李同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《3090显卡安装tensorflow/pytorch》 发布于2021-02-09

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