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  • pytorch环境搭建以及双CUDA搭建和切换pytorch cuda,系统cuda版本对应关系版本查询版本对应关系说明安装显卡驱动安装CUDA软件下载cuda切换以及查看当前使用版本 听师姐的话,查查对应版本,不查不知道,一查吓一跳,...


    听师姐的话,查查对应版本,不查不知道,一查吓一跳,没想到还有人写的这么详细

    <https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/12625540.html>这里我再整理下

    pytorch cuda,系统cuda版本对应关系

    版本查询

    • python版本

      直接which python或者python进入界面查看;

    • pytorch版本

      进入python,import torch, torch.version

    • cudatoolkit版本(这里特指conda安装的那个cuda)

      进入python,import torch, torch.version.cuda

    • torchvision版本

      conda list torchvision

    • 查看显卡版本

      ubuntu-drivers devices

      nvidia-smi

    • 查看cudnn版本

      import torch
      print(torch.backends.cudnn.version())

    版本对应关系

    说明

    • 以后新建用户再也不要把自己加到别人的组了,就自己单独一个组

    安装显卡驱动

    • 查看显卡驱动是否安装

      方法1:

      首先得安装mesa-utils,在终端输入命令:sudo apt-get install mesa-utils然后再运行命令:
      glxinfo | grep rendering如果结果是“yes”,证明显卡 驱动已经成功安装。

      我发现自己用户显示的是

      No protocol specified

      而在师兄用户那里显示为yes。我在想是不是不同用户都需要安装显卡驱动呢?

    安装CUDA

    软件下载

    anaconda下载:在清华开源镜像网站上下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D

    CUDA10.0下载

    找到网页下载按钮。鼠标右击,复制链接地址。在迅雷中打开链接进行下载。下载速度相当可观!!!!比网页下载快了十几倍。

    在这里插入图片描述

    下载好之后,我直接安装cuda10.0报错:后来发现是没有安装一些依赖造成的

    参考这个文件成功安装了cuda10.0https://blog.csdn.net/yinxingtianxia/article/details/80462892

    实现不同版本CUDA之间的切换https://zhuanlan.zhihu.com/p/127901837

    接着我安装了Anacondahttps://blog.csdn.net/fengleqi/article/details/80752751

    在安装过程中弹出来conda init,然后这里我选的yes(我感觉应该选no的),可能是这个原因导致我用户前面出现了(base),后来参考https://blog.csdn.net/a15005784320/article/details/100361896将用户前面的base去掉了。

    然后参考https://blog.csdn.net/qq_34638161/article/details/80845366安装了CUDNN。

    6,7两条检查cuda安装是否正常https://www.jianshu.com/p/9c98d51e4de3,第7条测试均通过了

    接下来我打算更换conda源为清华源。

    更换完成之后,参考DeepGCNs提供的安装环境代码

    发现使用nvcc --version的版本https://blog.csdn.net/Json111/article/details/104946567?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

    nvcc -V和nvidia-smi版本号不一致说明https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/102640512

    以nvcc -V为准,需要看看评论消息

    不需要,nvidia-smi显示的是你安装的NVIDIA驱动的版本号,而不是CUDA 的版本号,意思是当你安装多个CUDA时,你的系统应该只有一个显卡驱动,nvidia-smi 显示的是你的驱动的版本号,而nvcc显示的是你的环境变量相对应的CUDA的版本号

    使用conda install spyder安装的spyder

    但是遇到了./config权限不够。因此参考https://www.jianshu.com/p/2ca7949f8859sudo chown -R $USER:$GROUP ~/.config解决,但是遇到

    No protocol specified
    could not connect to any x display
    

    然后我参考https://blog.csdn.net/IndexMan/article/details/37738795中的

    这是因为Xserver默认情况下不允许别的用户的图形程序的图形显示在当前屏幕上. 如果需要别的用户的图形显示在当前屏幕上, 则应以当前登陆的用户, 也就是切换身份前的用户执行如下命令

    内容,因为我一直在师兄用户上su到我自己那里使用的,所以这个启动图形化界面会报错,当我切换到自己的用户时就可以显示图形界面了。

    但是python终端提示我.local权限不够,同样使用sudo chown -R $USER:$GROUP ~/.local解决了问题

    安装utils包:pip install utils,后来发现是路径的问题:需要调整路径选项来修正问题。

    • 打开firefox报错:

      your firefox profile cannot be loaded. it may be missing or inaccessible ubuntu

      解决方法

      sudo chown -R $USER:$USER ~/.cache/
      

    cuda切换以及查看当前使用版本

    $ nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
    Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
    Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
    $ 
    $ 
    $ sudo rm -rf /usr/local/cuda
    [sudo]的密码: 
    $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.2 /usr/local/cuda
    $ 
    $ nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
    Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
    Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89
    $ sudo rm -rf /usr/local/cuda
    $ sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
    $ nvcc -V
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
    Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
    Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
    
    展开全文
  • 我这里已经有cuda9.0,安装cuda10.1 sudo chmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run 改成自己的版本号 sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run 改成自己的版本号 Do you want to install a symbolic link at /usr/...

    安装第一个cuda见:
    https://blog.csdn.net/weixin_45562000/article/details/105138599

    我这里已经有cuda9.0,安装cuda10.1我选择:cuda_10.1.168_418.67_linux.run

    1.

    我这里还是离线安装,打开终端,cd到存放cuda安装包的文件夹下。
    输入:
    sudo chmod 777 cuda_10.1.168_418.67_linux.run
    sudo ./cuda_10.1.168_418.67_linux.run

    2.

    取消驱动的x: 选中按enter
    在这里插入图片描述

    是否安装软链接,如果你想使用现在安装的cuda,就y。否则n (不重要,下边可以随时改变)
    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? #
    /usr/local/cuda 为默认的 cuda 目录。 (y)es/(n)o/(q)uit: n

    安装成功

    cuda间切换

    如果想从cuda9.0切换到cuda10.1

    1. 修改软链接

    终端切换到/usr/local/下,
    sudo rm -rf /usr/local/cuda  #删除之前生成的软链接
    sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda #生成新的软链接
    cat  /usr/local/cuda/version.txt#查看当前cuda的版本
    

    2. 修改~/.bashrc文件

    打开~/.bashrc文件:终端输入:sudo gedit ~/.bashrc
    将以下内容写入到~/.bashrc尾部:(下边cuda可以不用软连接,即:cuda-(版本号),如:cuda-10.1)
    
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin    
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    

    终端输入:source ~/.bashrc

    3.输入:cat /proc/driver/nvidia/version查看版本:

    workstation@workstation:~$ cat  /usr/local/cuda/version.txt
    CUDA Version 10.1.168
    
    

    结束!!!!!!!

    cudnn的安装见https://blog.csdn.net/weixin_45562000/article/details/105138599,最好下载.tgz格式的,简单!!!

    展开全文
  • ubuntu安装双cuda,并进行切换

    千次阅读 2020-01-01 00:22:24
    1.安装好两个cuda 和对应的cudnn后,重启电脑 2.cuda版本切换 gedit ~/.bashrc #更改 ~/.bashrc 文件,添加两行 export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${...

    1.安装好两个cuda 和对应的cudnn后,重启电脑
    2.cuda版本切换

    gedit ~/.bashrc      #更改 ~/.bashrc 文件,添加两行
    export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    

    从cuda9.0切换到cuda8.0:

    sudo rm -rf /usr/local/cuda                       #删除之前创建的软链接
    sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0  /usr/local/cuda   #创建新 cuda 的软链接
    

    从cuda8.0切换到cuda9.0:

    sudo rm -rf /usr/local/cuda                       #删除之前创建的软链接
    sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1  /usr/local/cuda   #创建新 cuda 的软链接
    

    可以用命令来查看cuda是否切换完成:

        $ nvcc --version
        nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
        Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
        Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
        Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
    

    再分别测试cuda 和 cudnn是否安装成功
    运行命令:

    cuda-install-samples-9.0.sh ~
    

    将cuda示例程序复制到当前的用户目录。之后执行如下命令,编译并运行示例程序(编译时间较长),确认CUDA工作正常:

    cd ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/
    make -j 8
    cd bin/x86_64/linux/release/
    ./deviceQuery
    

    验证CUDNN 7.1 for CUDA 9.0是否安装成功

    使用如下命令将示例代码复制到当前用户目录,编译并运行其中的一个示例程序mnistCUDNN:

    cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~
    cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
    make clean && make
    ./mnistCUDNN
    

    安装cuda可参考:
    安装cuda9.0和tensorlow
    安装cuda和cudnn
    Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法(亲测全部有效)

    展开全文
  • 主要有以下两点需要注意: 1.ubuntu20.04只能安装11.0以上的版本 2.尽量run文件安装,因为使用deb文件安装需要许多...Ubuntu 20.04安装CUDA 11.0、cuDNN 8.0.5、PyTorch 1.7.0 Ubuntu 配置多个版本cuda(10.0、10.1) ...

    主要有以下两点需要注意:
    1.ubuntu20.04只能安装11.0以上的版本
    2.尽量run文件安装,因为使用deb文件安装需要许多依赖库,可能会失败,而run文件虽然大,那是因为里面有了所有的库。
    3.在使用run文件安装之前,最好先把显卡驱动卸载。
    参考如下:
    Ubuntu 20.04安装CUDA 11.0、cuDNN 8.0.5、PyTorch 1.7.0
    Ubuntu 配置多个版本cuda(10.0、10.1)

    展开全文
  • 在进行图像处理时,由于计算量大,常常无法到达实时的效果,因此需利用GPU处理,使用CUDA进行优化。尤其是图像滤波这种,(1) 并行度高,线程间耦合度低,每个像素的处理并不相互影响;(2) 像素传输量小,计算量大...
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    2014-03-25 16:42:59
    利用NVidIA的CUDA架构来对双边滤波进行加速,在GT520M的机器中,加速比可以达到2-5倍,代码中利用了Opencv相关函数,可以自行修改成其他读图像的函数。
  • ubuntu16.04 安装版本cuda和cudnn

    千次阅读 2018-11-13 19:47:57
    首先附上Ubuntu查看cuda和cudnn版本的命令: #查看当前cuda和cudnn版本,&lt;/usr/local/cuda&gt;为实际的cuda和cudnn安装的位置# -----查看cuda版本----- cat /usr/local/cuda/version.txt -----查看...
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    千次阅读 2012-10-13 12:58:22
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    千次阅读 2018-03-19 18:38:27
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