【nnUNet】CUDA10.1安装nnUNet框架
python3.6+pytorch1.6+cuda10.1问题由于nnUNet框架需要pytorch1.6以上版本,而cuda版本为10.1,使用如下语句安装conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch导致默认安装的pytorch为1.4,所以需要指定安装的pytorch版本。1.安装Anacondacd到需要安装的文件
python3.6+pytorch1.6+cuda10.1
问题
由于nnUNet框架需要pytorch1.6以上版本,而cuda版本为10.1,使用如下语句安装
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
导致默认安装的pytorch为1.4,所以需要指定安装的pytorch版本。
1.安装Anaconda
上传下载的anaconda到服务器,cd到需要安装的文件夹,运行如下命令
bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
修改安装目录,直接输入想要安装的位置路径
2.安装pytorch
创建环境
conda create -n pytorch python=3.6
激活环境
source activate pytorch
安装pytorch1.6
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
执行以下语句检验pytorch是否安装成功
import torch
print(torch.__version__)
torch.cuda.is_available()
显示如下表示安装成功
3.安装NVIDIA-Apex:
在你用来安装环境的目录下打开终端
git clone https://github.com/NVIDIA/apex;
出现‘fatal:unable to access’错误重新执行语句即可
cd apex
进入你刚才下载下来的apex文件夹里面执行语句
python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext
tips:
(1)安装apex碰到No module named 'packaging'
解决方案:pip install -v --no-build-isolation --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./
(2)pytorch=1.8时
cd https://github.com/NVIDIA/apex/tree/22.04-dev
下载后cd 22.04-dev
git checkout apex_no_distributed
pip install -v --no-cache-dir ./
安装成功
4.安装hiddenlayer
pip install --upgrade git+https://github.com/nanohanno/hiddenlayer.git@bugfix/get_trace_graph#egg=hiddenlayer(没有换行,这是一行代码)
5.安装nnUNet
在home下创建nnUNet_sd_loss文件夹(自己定),在这个文件夹内打开终端,输入如下命令
git clone https://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git
cd nnUNet
pip install -e .(别忘了加 . )
当你安装完成这些以后,你的每一次对nnUNet的操作,都会在命令行里以nnUNet_开头,代表着你的nnUNet开始工作的指令。
安装完成
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