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gpu_cuda.md

File metadata and controls

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cuda 安装

  1. cuda 安装
  1. cudnn 安装(如无要求可不装..., 装了更快不过)
  1. 多版本cuda的使用
  • example: /usr/local/cuda-8.0 和 /usr/local/cuda-10.1 分别安装了对应版的cuda
  • 在自己的 ~/.bashrc 中加入如下设定
export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-10.1
export PATH=$CUDA_PATH/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_PATH/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# 以下两行不一定加, 主要有cuda相关操作子的编译时可能用到
export C_INCLUDE_PATH=$CUDA_PATH/include:$C_INCLUDE_PATH
export CPLUS_INCLUDE_PATH=$CUDA_PATH/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH

pytorch 安装

采用pip安装

  • 截至目前, 没有看到pytorch有cuda10.1的编译版本, 不保证在cuda8上的包安装好之后能在cuda10.1的机器上用, 所以一定注意cuda版本, cudnn版本 和 pytorch版本以及python和pip的版本
  • 推荐 pip 安装
  • pip 设置清华源来加速, 参考pip x tsinghua
  • example1: pip 安装 pytorch1.0.1+cuda80的示例, 参考pytorch 不同版本 pip install torch==1.0.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu80/stable
  • example2: pip 安装 pytorch1.1.0+cuda10的示例
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torchvision-0.3.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
  • 本地安装
wget -c https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install ./torch-1.1.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip install torchvision

采用conda安装

  • 参考官网(安装基于cuda10的pytorch 1.0.1版) conda install pytorch==1.0.1 torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch