Ubuntu18.04 Install Pytorch

安装NVIDA GPU显卡驱动

1. 查询显卡型号

2. 官网下载适合自己显卡的驱动.run文件

3. 卸载原有的NVIDIA驱动，sudo apt-get remove --purge nvidia*    sudo apt-get autoremove；如果是使用官网下载的.run驱动，找到安装文件sudo ./***.run --uninstall

4. 禁用nouveau驱动sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf，在末尾添加:blacklist nouveau，然后执行：sudo update-initramfs -u，重启进入命令行界面后执行：lsmod | grep nouveau。如果没有屏幕输出，说明禁用nouveau成功。

5. 进入Ctrl+Alt+F3进入命令行模式，关闭gdm服务sudo /etc/init.d/gdm3 stop

6. 找到下载的驱动安装，sudo ./*****.sh -no-opengl-files(务必加上此参数)

7. 重启sudo reboot

安装CUDA10.1

1. 官网下载linux, x86_64, Ubuntu, 18.04(或17.04)的runfile    

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
2. 安装

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

按空格读完声明

在安装过程中会询问是否安装显卡驱动，我们已经安装所以将驱动项去掉即可。

安装完成后可能会有警告，提示samplees缺少一些包，暂时忽略，没有影响。

3. 配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

添加

# add cuda

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 

export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

source ~/.bashrc

4. 验证

nvcc -V

5. 编译sample验证

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

编译成功说明安装完成。

nvidia-smi显示驱动信息和CUDA版本

安装cuDNN

官网注册下载

下载uDNN v7.5.0 (Feb 25, 2019), for CUDA 10.1，注意与CUDA版本保持对应！

解压文件后，复制相应文件至cuda中

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

验证查看CuDNN版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

安装Pytorch

Pytorch官网下载安装pip或conda版本的pytorch

注意Pytorch版本需要和CUDA版本相对应！

Stable, Linux, Pip, Python3.6, CUDA10