Pytorch GPU @ Ubuntu 18.04 安裝教學

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Pytorch GPU @ Ubuntu 18.04 安裝教學

本文理論上也適用於Ubuntu 16.04 17.04 17.10

安裝driver

  • 按Ctrl+T開啟指令視窗，輸入
  sudo ubuntu-drivers autoinstall
  • 預設是裝nvidia-390 driver

安裝cuda

至下載頁面下載cuda9.1/9.0： 


下載後，在Terminal切換到下載資料夾
cd ~/Downloads
chmod 755 cuda_9.1.85_387.26_linux.run
sudo ./cuda_9.1.85_387.26_linux.run --override

像這樣
接下來你可參考我的方式安裝


安裝cudnn

這邊的話，你必須註冊Nvidia developer帳號並登入才能下載
註冊完email認證後，回到下載頁面你會看到如下選單
這邊我們選用cudnn 7 for CUDA 9.1

點進去選對應你作業系統的檔案來抓，這邊選cudnn for Linux

cudnn是一個壓縮檔，沒有安裝程式，下載後，請依照如下步驟安裝：
  1. 將下載的cudnn的zip檔解壓縮
  2. 找到cuda安裝路徑，長得像是
  /usr/local/cuda
  or 
  /usr/local/cuda-9.1
  1. 把解壓縮的檔案丟進去
  cd /usr/local/cuda
  sudo cp -r ~/Downloads/cuda/* ./

環境變數設置

在.bashrc中新增cuda環境變數
使用指令開啟文字編輯器
gedit ~/.bacshrc
or
nano ~/.bashrc
在文件末端新增
export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin"
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
存檔後退出

Python環境架設


如果你不喜歡容量很肥的Anaconda，也可以使用精簡版的Miniconda，安裝步驟差不多

  1. 下載.sh檔
 chmod 755 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
 ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  1. 接受使用者條款&選路徑
3.選擇是否把PATH加到.bashrc裡面，這邊選yes  (可自行斟酌，接下來步驟是假設你這邊選yes)

裝完後測試方式：
  1. Ctrl+T叫出Terminal
which python
which conda
which pip
確定上面這三個指令回傳路徑是你剛剛裝的路徑：
  1. 直接輸入
python
這邊正常來說會Show出他是Anaconda的Python而不是系統內建的Python：
如果上面測試沒有正確show出，嘗試以下指令
source ~/.bashrc
或者重開Terminal再試試

PyTorch安裝

安裝步驟比想像中簡單
到Pytorch官網，選擇你的OS和版本，他會告訴你安裝指令是甚麼，我們這邊是：
conda install pytorch torchvision cuda91 -c pytorch

簡單測試

在命令列(PowerShell/cmd)中輸入 python進入python指令列，輸入

  • import torch
  • torch.cuda.is_available()

若為True則有正確載入


下一篇講解要怎麼把這台電腦用的更像工作站



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