
Linux安装Paddle
第一步:查看本机cuda版本在终端输入:cat /usr/local/cuda/version.txt这里有个误区,我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息,如下图,一个11.0一个11.1,也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。第二步:安装cuda如果cat的路径没有cuda就去官网下载:CUD
第一步:查看本机cuda版本
在终端输入:
cat /usr/local/cuda/version.txt
这里有个误区,我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息,如下图 ,一个11.0一个11.1,也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。
第二步:安装cuda
如果cat的路径没有cuda就去官网下载:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
如果有,也不能跳过该步骤
我们可以看到很多版本,但不是每个版本都符合要求的,根据paddle版本要求,如下图,cuda只有四个版本,如果你的cat到的cuda版本号在下图之列就可以跳过第二步了。如果cat不到或版本不在下图之列就继续。
如果cuda版本不在要求之列,请先卸载当前cuda
卸载方法:在终端依次输入
cd /usr/local/cuda/bin
sudo ./cuda-uninstaller
cd ~
记住,卸载cuda不等于卸载显卡驱动,现在nvidia-smi仍然能查到显卡信息
现在我们开始下载,选择最新的11.0版本
再根据系统实际情况进行如下选择
我们复制上图下面的wget下载命令,并主机终端执行
下载好后,复制上上图最下面的安装命令,并在终端粘贴执行
稍等片刻出现下图界面
这里提示存在驱动,我们通过方向键移动到continue然后按Enter回车
然后出现下图说明文件,直接在键盘输入accept再按回车(远程输入可能不会显示)
然后按如下选择,移动到Install再按回车(空格键控制叉或不叉)
安装完成后设置环境变量
vim ~/.bashrc
然后在后面插入如下代码
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.0
第三步:安装cudnn
根据下图paddle环境要求,cuda11.0需要搭配cuDNN v8.0.4
我们去cuDNN官网下载对应版本:cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
再下载适合自己环境的三个文件:不知道系统版本就在终端输入uname -a
下载好后在终端依次执行
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.4.30-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.4.30-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.4.30-1+cuda11.0_amd64.deb
终端输入下面命令验证是否安装成功
ldconfig -v | grep cudnn
如果显示如下,说明安装成功
第四步:安装Paddle
避免与其他环境冲突,建议先用conda建立一个虚拟环境,在虚拟环境中进行安装
然后复制最下面的安装命令在终端执行
第五步:验证Paddle是否安装成功
在终端输入python并回车,再输入下图代码
import paddle
paddle.utils.run_check()
如果出现下图这些信息,代表安装成功,如果出现错误或警告,可能步骤中有什么遗漏或版本不兼容,欢迎大家指正。
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