Ubuntu搭建Pytorch情况（Anaconda、Cuda、cuDNN、Pytorch、Python、Pycharm ...

一、设置镜像源，安装必要情况

1.检察Ubuntu版本号：cat /etc/issue，后续根据版本号添加对应的镜像源
2.备份镜像源：sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
3.在阿里云镜像源官网中找到并复制与版本号对应的阿里镜像源：

大概在清华镜像源官网中找到并复制与版本号对应的清华镜像源：

4.编辑软件源设置文件：sudo vi /etc/apt/sources.list，将文件中内容更换为阿里镜像源或清华镜像源
5.革新软件源：sudo apt-get update
6.安装用于编译和构建软件的工具库：sudo apt-get install build-essential
二、Anaconda的下载、安装、卸载及情况设置

1.下载Anaconda

进入Anaconda官网，下载linux版的anaconda（.sh结尾的文件）

2.安装Anaconda

1.将文件拷贝到Ubuntu中，在相应位置输入命令sh 文件名.sh进行安装（推荐在root用户下安装）

2.一直按ENTER键，直到出现让选择yes和no的页面，键盘输入yes

3.选择安装位置，输入想要安装的位置（注意：这里安装anaconda时最好安装在普通用户可以访问的目次下，例如/usr/local、/opt、/home，否则普通用户可能无法正常使用）

假如只需要在root账户下使用anaconda，直接按ENTER键选择默认位置就行。我这里安装到了默认路径/root/anaconda3下

4.初始化conda情况：键盘输入yes会自动设置情况；键盘输入no，后续要自定义设置情况。

3.Anaconda的情况设置

1.找到Anaconda的安装位置，默认安装会有提示，一样平常都是home/用户名/anaconda3，我本次安装到了/root/anaconda3下

2.输入vi ~/.bashrc编辑情况变量，添加以下内容：

1. export PATH="/自己对应的路径名/anaconda3/bin:$PATH"

复制代码

这里写自己对应的路径名，我的是export PATH=“/root/anaconda3/binPATH”

3.激活修改的内容：source ~/.bashrc
4.测试是否设置乐成：输入conda，若没有显示not fond 则表示 anaconda安装设置乐成

4.赋予普通用户/超等用户使用Anaconda的权限

无论是在root用户照旧普通用户下进行安装的，安装anaconda时最好安装在普通用户可以访问的目次下，例如/usr/local、/opt、/home，否则普通用户是无法使用anaconda的。
（1）在root用户下安装的anaconda，想要赋予普通用户使用anaconda的权限
比如安装位置为/opt/anaconda3，直接在普通用户下执行：/opt/anaconda3/bin/conda init bash，然后执行conda env list测试

（2）在普通用户下安装的anaconda，想要赋予超等用户（root）使用anaconda的权限
比如安装位置为/home/xxx/anaconda3，直接在root用户下运行：/home/xxx/anaconda3/bin/conda init bash，然后执行conda env list测试

5.卸载Anaconda

假如安装anaconda时不鉴戒安装到了在普通用户访问不到的目次下，例如/root、/home/root，可以卸载anaconda重新进行安装。
（1）删除安装目次：rm -rf /root/anaconda3
（2）编辑情况变量文件vi ~/.bashrc，解释或删除anaconda3的路径
（3）使修改后的情况变量立刻见效：source ~/.bashrc
三、显卡驱动、Cuda、cuDNN的安装（GPU版选装）

主机有显卡的可以安装Cuda用GPU加速模型练习
1.安装显卡硬件对应的驱动

可以参考Ubuntu物理机显卡驱动安装的几种方式安装显卡驱动
输入nvidia-smi，检察自己所需要的cuda版本号，我的是12.1

2.下载对应显卡驱动版本的cuda

打开nvidia官网，点击对应版本链接进入下载界面（我的是12.1，选择12.1的任一版本都可以）

将上面天生的命令拷贝下来，先执行第一行命令下载cuda：

1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

复制代码

3.cuda的安装

下载完成后执行chmod 777 【下载的sh文件】赋予执行权限，然后执行第二行命令安装cuda：

1. sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

复制代码

（1）遇到如下界面，选择continue继续

（2）遇到如下界面，输入accept

（3）遇到如下界面，按Enter键取消勾选驱动（显卡驱动已经安装过了），点击install安装其他组件

安装完成后显示如下路径

同时体系会在安装目次下自动天生一个/cuda的链接指向/cuda-版本号

4.cuda的情况变量设置

4.1 输入sudo vi ~/.bashrc命令修改情况变量
根据自己anaconda3的路径名，在文件末端加入以下四行：

1. export PATH="/anaconda3的路径名/anaconda3/bin:$PATH"
2. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
3. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda/bin
4. export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME

复制代码

4.2 输入source ~/.bashrc命令激活刚刚修改的内容
4.3 依次输入以下命令，测试cuda是否安装乐成

1. nvcc -V
2. cd /usr/local/cuda/extras/demo_suite/
3. ./bandwidthTest

复制代码

出现Result = PASS即为乐成
5.cuda的卸载

5.1 进入到cuda的安装目次，找到有关unintall的文件，执行卸载命令：sudo /usr/local/cuda-12.1/bin/cuda-uninstaller

5.2 勾选要卸载的cuda版本所有组件

5.3 卸载乐成后，删除干系文件

5.4 删除干系情况变量
输入sudo vi ~/.bashrc将最下面和cuda有关的删除，执行source ~/.bashrc重新激活情况变量设置即可
6.以tar方式下载、安装、卸载cudnn

（1）下载对应cuda版本的cuDNN
打开nvidia官网，点击对应版本链接进入下载界面（我的cuda版本是12.1，选择12.x的任一版本的cuDNN都可以，推荐使用tar包的方式），下载需要注册登陆英伟达账户（自行百度）

（2）将下载好的文件拷贝到Ubuntu体系中，并执行以下解压缩命令：

1. unxz cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda12-archive.tar.xz
2. tar -vxf cudnn-linux-x86_64-8.9.0.131_cuda12-archive.tar

复制代码

（3）cuDNN的安装
进入解压后的目次中，打开终端，输入下述命令：

1. sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
2. sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
3. sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

复制代码

（4）执行完毕后，输入以下命令验证cuDNN是否安装乐成：

1. cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

复制代码

提示信息是指：在这个文件中不能使用 ​constexpr​ 关键字，由于这个文件是仅限于C语言的。
（5）cuDNN的卸载
通过tar包安装的cudnn，通过以下命令将拷贝到cuda安装目次的有关cudnn的文件删除即可：

1. sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
2. sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

复制代码

7.以deb方式下载、安装、卸载cudnn

（1）先切换到/usr/local目次下，然后创建一个目次CuDNN

1. cd /usr/local
2. mkdir CuDNN
3. cd CuDNN

复制代码

（2）前往https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载所需文件

（3）将下载文件拷贝到/usr/local/CuDNN/目次下

运行以下命令安装CUDNN7.4.2,这里安装次序一定要如下所示：

1. sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
2. sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
3. sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb

复制代码

（4）把文件复制到/usr/local/cuda/include文件夹下面,并修改权限：

1. sudo cp /usr/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
2. sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h

复制代码

（5）检测是否安装乐成的测试命令：

1. cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

复制代码

（6）卸载以deb方式安装的cudnn

1. #查询已安装的cudnn
2. sudo dpkg -l | grep cudnn
3. #删除拷贝的文件
4. rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
5. #卸载安装的cudnn，注意卸载和安装顺序相反
6. sudo dpkg -r libcudnn7-doc
7. sudo dpkg -r libcudnn7-dev
8. sudo dpkg -r libcudnn7
9. #再次查询已安装的cudnn，没有任何输出即卸载成功。
10. sudo dpkg -l | grep cudnn

复制代码

四、创建Anaconda假造情况

1.Anaconda常用命令：检察，创建，删除情况

(1) 检察anaconda的安装版本：conda --version
(2) 检察已经安装的情况（带星号的表示目前正在使用的情况）：conda env list
(3) 激活对应的假造情况（进入情况）：source activate envone(情况名)
(4) 激活默认的假造情况（base情况）：source activate
(5) 退出当前conda情况：conda deactivate
(6) 删除conda情况：conda uninstall -n envone(情况名) --all
(7) 在情况里安装需要的包：pip install xxx
(8) 检察已经安装的包：pip list
(9) 克隆已有情况：conda create --name python32（新名字） --clone python321（老名字）
(10) 删除conda情况：conda remove -n envone(情况名) --all

2.创建ai空间，用于搭建pytorch深度学习框架

使用anaconda安装情况后，本地默认情况成为base情况。
(1) 创建名为ai的空间：conda create -n ai
(2) 进入ai空间（假造情况）：conda activate ai

五、搭建Pytorch情况

1.通过命令进入创建好的ai空间source activate ai
2.进入pytorch官网下载对应版本的pytorch

• 选择pytorch版本
  
• 选择对应的操作体系
  
• 选择使用什么安装，conda里可以使用pip安装的
  
• 选择编程语言为python
  
• 选择cuda版本：我的版本是12.1，pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明白兼容高版本Cuda。
  

3.在ai空间中执行上面天生的命令

1. pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

复制代码

   WARNING: Running pip as the ‘root’ user can result in broken
permissions and conflicting behaviour with the system package manager.
It is recommended to use a virtual environment instead:
https://pip.pypa.io/warnings/venv WARNING: There was an error checking
the latest version of pip.
  以上警告信息表示：以“root”用户身份运行 pip 可能会导致权限破坏以及与体系包管理器的举动辩论。
六、安装干系依靠库的方法

1.利用官网命令安装所需依靠库

（1）进入anaconda官网搜索需要安装的库名（无需注册登录）

（2）选择所需要的版本

（3）复制官网上的安装命令

（4）执行source activate ai进入ai假造情况中，执行上面复制的安装命令conda install -c pytorch-lts pytorch

（5）登入python执行import torch验证是否乐成

2.conda和pip的镜像加速设置

将conda源和pip源修改为国内源，进步下载安装速度
2.1 修改conda源
修改~/.condarc文件：sudo vi ~/.condarc ，修改文件内容如下：

1. channels:
2.   - defaults
3. show_channel_urls: true
4. channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
5. default_channels:
6.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
7.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
8.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
9.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
10.   - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
11. custom_channels:
12.   conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
13.   msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
14.   bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
15.   menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
16.   pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
17.   simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

复制代码

若清华的conda源不能使用，可以改用上交的源：

1. channels:
2. - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
3. - https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
4. - defaults
5. show_channel_urls: true

复制代码

2.2 修改pip源
参考：linux和window设置 pip 镜像源 、最实用的情况下载加速设置 ——【一文读懂】
输入conda deactivate关闭假造情况，回到终端界面
更新pip工具：pip install --upgrade pip
设置pip源：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
3.安装常用深度学习依靠库

执行以下conda 命令，自动搜索下载安装好干系依靠库的实用版本及干系依靠。
(1)安装opencv库(该库用于图像处置处罚)命令：conda install opencv
(2)安装torchvision库(该库用于下载练习先进的预练习模型)命令：conda install torchvision
(3)安装torch库(该库用于深度学习任务中构建、练习和摆设神经网络模型)命令：conda install torch
(4)安装cv2库(该库提供了许多盘算机视觉和图像处置处罚方面的函数和工具):conda install -c necla-ml opencv-python
(5)安装tensorboardx库(该库提供了可视化和分析神经网络练习过程和效果的工具)：conda install -c conda-forge tensorboardx
4.安装依靠库时的常见问题

问题一：安装依靠库时显示"ackagesNotFoundError"报错

假如在使用 Conda 或雷同包管理器时遇到 “PackagesNotFoundError” 错误，可能阐明所需的包或软件包版本不在当前设置的软件源通道中。可以参考https://blog.csdn.net/weixin_45552562/article/details/109668589解决该问题。运行以下命令来更新软件源信息：conda update --all

重新执行conda install torch，若照旧报错可以根据报错提示，参考6.1去官网查找对应命令进行安装。

七、Python情况阐明和Pycharm、Jupyter工具安装

1.Python情况阐明可以参考Ubuntu下体系python与anaconda下python
2.Pycharm工具安装可以参考Ubuntu 16.04 安装 PyCharm
（1）在PyCharm官网下载安装包（社区版免费）

（2）运行tar -zxvf pycharm-community-2022.3.2.tar.gz命令将安装包解压

（3）进入软件的bin目次，运行命令 sh ./pycharm.sh打开Pycharm

（4）普通用户权限问题
假如报错信息是有关普通用户权限的问题，可以尝试更改干系文件的所有者

1. sudo chown ownername:groupname /path/to/directory

复制代码

在上述命令中，“ownername” 是指定的新所有者的用户名，“groupname” 是指定的新所属组的组名，而 “/path/to/directory” 是你要修改的目次的路径。
3.Anaconda自带Jupyter工具，用以下命令打开即可：jupyter notebook，可以参考jupyter使用教程

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