本文主要是介绍针对性pytorch1.4 +Cuda92环境搭建,备份记录,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
背景
- 用了学校浪潮的深度学习服务器,装好了CUDA9.2 以及对应的cudnn,由于没有管理员权限,没办法改CUDA的版本,原采用TensorFlow2训练计划取消(官网还是哪里看到在tf 1.13开始就需要CUDA10.0以上版本),那就要么降版本,要么换框架看看,要么狠一点,换服务器。
- 不过鉴于本人的经济实力,外面租一台还是够呛,还是只能妥协,幸好pytorch没让我失望
环境配置
- Centos(RedHat系的,我当成Centos用)
- 自带py2.7
- Cuda9.2及对应cudnn(7.0?)
- GPU()
安装过程
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anaconda安装,有关于此的安装有许多,不再赘述
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新装的环境先装个虚拟环境的库
pip install virtualenv
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接着新建一个虚拟环境
virtualenv yourEnvName
,默认会装对应版本的python,本人下载的是anaconda 3.5 对应py3.6
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接着就是在虚拟环境摆弄:首先去官网找对应版本的torch,惊喜地发现1.4支持Cuda92,那就下载1.4
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至于用conda还是pip下载的问题,仁者见仁吧,本人最后用了pip
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中途可能会出现这个错误:叫Connection reset by peer 表面意思是链接被重置了?我并没有深究,大约估摸着是某墙的缘故,重新运行这个命令可以解决这个问题(就是网络时好时不好的意思,网好就没事)
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接下来就是需要什么装什么环节,本人是跑Git上一个YOLOV3的一个模型,所以需要以下库:
pip install tqdm
pip install matploblib
# 用到了tensorflow的日志功能,所以装个CPU版的
pip install tensorflow==2.0.0
pip install terminaltables
PS 纯粹的备忘录,如果能帮到你,那是我的荣幸。
这篇关于针对性pytorch1.4 +Cuda92环境搭建,备份记录的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!