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服务器配置深度学习环境
准备材料 Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh -- 含 python 3 .8.8 c uda_11.1.1_455.32.00_linux.run -- CU DA toolkit cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz -- cuDNN 安装 Anaconda 进入安装包所在文件夹，执行 : sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 按提示安装，确保安装路径开头是 / data01/ home / 用户名 / 安装完后会有一些说明，按照说明执行相应命令初始化 conda环境即可。 完成后重新登录，执行 conda – V可以看到如下结果： 最后配置 conda源为清华源，这样安装python扩展包速度很快 打开网址： https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 编辑文件： vim ~/.condarc 输入网址中的如下内容，保存： pypi源也配置一下： pip3 install pip -U pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装 PyTorch 登录到工作节点 1，执行nvidia - smi，看到cuda版本是1 1.1 ： 到 pytorch官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ ，选好配置后复制红框中的命令，并将 1 13 改为 1 11 ，确保版本和 cuda版本一致，修改后的命令如下: pip3 install torch==1.10.0+cu111 torchvision==0.11.1+cu111 torchaudio==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html 执行该命令会下载 2G + 的数据，等待安装完成即可。 安装 TensorFlow依赖包、TensorFlow 以安装到 /data01/home/zha...
wsl的ubuntu更换阿里云镜像
sudo chmod 777 /etc/apt/sources.list sudo vim /etc/apt/sources.list 删除全部内容：ggdG deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted ...
wsl安装cuda10.2
设置gcc优先级 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 100 选择gcc版本 sudo update-alternatives --config gcc sudo update-alternatives --config gcc sudo apt-get install build-essential sudo apt-get purge gcc 一、Linux下配置环境变量 在Linux下配置CUDA环境变量，可以通过修改~/.bashrc文件来实现。具体步骤如下： 1、打开终端并进入~目录： cd ~ 2、使用vim或其他文本编辑器修改.bashrc文件： vim .bashrc 3、在文件末尾添加以下语句（假设CUDA在/usr/local/cuda-10.2目录下）： export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.2/lib64 4、保存并退出.bashrc文件，执行以下命令使其立即生效： source .bashrc