先說下自己之前的環(huán)境（都是Linux系統(tǒng)，差別不大）：

• Centos7.6
• NVIDIA Driver Version 440.33.01（等會需要更新驅(qū)動）
• CUDA10.1
• Pytorch1.6/1.7

提示，如果想要保留之前的PyTorch1.6或1.7的環(huán)境，請不要卸載CUDA環(huán)境，可以通過Anaconda管理不同的環(huán)境，互不影響。但是需要注意你的NVIDIA驅(qū)動版本是否匹配。

在這里能夠看到官方給的對應CUDA版本所需使用驅(qū)動版本。

通過上表可以發(fā)現(xiàn)，如果要使用CUDA11.1，那么需要將顯卡的驅(qū)動更新至455.23或以上（Linux x86_64環(huán)境）。由于我之前的驅(qū)動版本是440.33.01，那么肯定不滿足，所以需要更新下顯卡的驅(qū)動。通過以下指令可以查看你電腦上的驅(qū)動版本：

nvidia-smi

如果你的驅(qū)動版本是滿足的，那么可以直接跳到創(chuàng)建Pytorch1.8虛擬環(huán)境章節(jié)。

更新驅(qū)動

卸載舊驅(qū)動

我之前安裝的是NVIDIA-440的版本，找到之前下載的安裝程序，然后打開終端通過以下指令進行卸載：

sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run --uninstall

安裝新驅(qū)動

1）下載驅(qū)動，直接去NVIDIA官網(wǎng)下載：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

根據(jù)你的GPU型號以及操作信息選擇對應的驅(qū)動，注意CUDA Toolkit11版的當前可選的只有11.0和11.2，而我們要裝的是11.1所以選擇11.2即可。

2）關閉Xserver服務 （如果沒有安裝桌面系統(tǒng)可以跳過）
我的桌面系統(tǒng)是gdm（GNOME Display Manager）類型的，通過systemctl可以看到：

systemctl status gdm.service

顯示結(jié)果：

● gdm.service - GNOME Display Manager
Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/gdm.service; enabled; vendor preset: enabled)
Active: active (running) since Fri 2021-01-22 09:27:06 CST; 1 months 22 days ago
Process: 32347 ExecStartPost=/bin/bash -c TERM=linux /usr/bin/clear > /dev/tty1 (code=exited, status=0/SUCCESS)
Main PID: 32344 (gdm)
Tasks: 22
CGroup: /system.slice/gdm.service
├─32344 /usr/sbin/gdm
└─32357 /usr/bin/X :0 -background none -noreset -audit 4 -verbose -auth /run/gdm/auth-for-gdm-mBzawN/databa...

Jan 22 09:27:06 localhost.localdomain systemd[1]: Starting GNOME Display Manager...
Jan 22 09:27:06 localhost.localdomain systemd[1]: Started GNOME Display Manager.

關閉gdm服務：

systemctl stop gdm.service

注意，如果還開啟了類似VNC遠程桌面的服務也要記得關閉。

3）安裝新版本驅(qū)動

sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.32.03.run 

4）檢查nvidia服務
通過以下指令能夠看到當前主機上的nvidia驅(qū)動版本以及所有可用GPU設備信息。

nvidia-smi

5）再次開啟桌面服務、VNC等
如果不是gdm或者不使用桌面環(huán)境可以跳過此步驟

systemctl start gdm.service

創(chuàng)建PyTorch1.8虛擬環(huán)境

為了不同版本之間的環(huán)境互相隔離，強烈建議使用Anaconda的虛擬環(huán)境。其實使用起來也非常簡單：

創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這里我創(chuàng)建了一個名為torch18的虛擬環(huán)境，并且創(chuàng)建python3.8的編譯環(huán)境。

conda create -n torch18 python=3.8

安裝完成后，激活虛擬環(huán)境

conda activate torch18

接著安裝點常用的包，這里直接通過requirements.txt批量安裝（不需要可以跳過）

pip install -r requirements.txt

requirements.txt文件里可以是你常用的一些包，例如：

numpy==1.17.0
matplotlib==3.2.1
lxml==4.6.2
tqdm==4.42.1

如果需要退出虛擬環(huán)境，執(zhí)行以下指令即可：

conda deactivate

安裝PyTorch1.8

在線安裝

進入PyTorch官網(wǎng)：https://pytorch.org/

我們通過選擇自己的系統(tǒng)類型、安裝方式以及CUDA的版本可以得到對應的安裝指令。官方默認會順帶安裝torchvision和torchaudio但我只需要torchvision所以通過以下指令安裝 （注意，要進入對應的虛擬環(huán)境安裝，例如上面的torch18環(huán)境）：

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安裝完成后就可以使用了，不需要在單獨安裝CUDA，并且不會影響之前安裝的CUDA版本。

下面進行簡單的測試：

首先在終端輸入python進入python環(huán)境：

pyhton

然后導入torch包，查看cuda是否可用：

import torch
torch.cuda.is_available()

如果打印的是True表示成功

離線安裝

有些時候，可能你的設備無法連接外網(wǎng)，此時需要提前準備好需要安裝的whl文件，那么我們這里就以torch和torchvision為例（注意安裝torch前需要提前安裝好numpy包）。剛剛我們在線安裝時發(fā)現(xiàn)安裝指令最后有個網(wǎng)址，https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，沒錯就是官方存放所有的安裝包，所以我們可以直接去那里下載。

我們在這里可以找到我們需要的torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl以及torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl兩個文件即可。注意，cu111代表CUDA11.1，cp38表示python3.8的編譯環(huán)境，linux_x86_64表示x86的平臺64位操作系統(tǒng)。下載完成后，我們將這兩個文件傳入你的離線主機（服務器）中。接著在保存這兩個文件夾的目錄下打開終端：

進入對應虛擬環(huán)境

conda activate torch18

安裝torch

pip install torch-1.8.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

安裝torchvison

pip install torchvision-0.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

安裝完成后進行簡單的測試：

首先在終端輸入python進入python環(huán)境：

pyhton

然后導入torch包，查看cuda是否可用：

import torch
torch.cuda.is_available()

如果打印的是True表示成功

通過docker安裝

在有些情況下是需要使用docker來跑深度學習環(huán)境的（現(xiàn)在很多大公司都是使用paas平臺來部署的）。那么我們就需要使用pytorch官方的docker鏡像了。我們可以在docker hub上去搜索相關鏡像，https://registry.hub.docker.com/。下圖是我搜索的pytorch字段的結(jié)果（點擊Tags后）。

我們可以看到當前最新的docker 鏡像有pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-devel和pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-runtime，對于普通開發(fā)者下載pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-runtime就行了。關于安裝docker的過程這里不贅述。

1）我們直接通過以下指令就能pull這個鏡像了

docker pull pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-runtime

2）注意，在啟動鏡像前需要確保已安裝NVIDIA Container Toolkit，否則會報錯（若已安裝可直接跳過此步驟）：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

安裝NVIDIA Container Toolkit，參考官方文檔：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
這里以Centos7為例：

首先根據(jù)你的系統(tǒng)類型以及版本下載對應.repo文件到/etc/yum.repos.d

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo

清空yum的過期緩存數(shù)據(jù)(如果不是root用戶需要加sudo)

yum clean expire-cache

安裝NVIDIA Container Toolkit(如果不是root用戶需要加sudo)

yum install -y nvidia-docker2

重啟docker服務(如果不是root用戶需要加sudo)

systemctl restart docker

3）通過docker啟動pytorch1.8.0容器

docker run --gpus all --rm -it --ipc=host pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-runtime

4）進入容器后可以通過nvidia-smi看到所有的GPU設備信息

5）接著進入python環(huán)境簡單測試下pytorch能否正常調(diào)用GPU（打印True為成功）

import torch
torch.cuda.is_available()

到此這篇關于Linux安裝Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Linux安裝Pytorch GPU 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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