深度学习环境搭建杂记

这是一篇有关在服务器上搭建深度学习开发环境的杂记。

1 cuda已安装，但是nvcc command not found

可能是未添加至路径，通过以下代码解决：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.3/bin/:$PATH'>>~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH'>>~/.bashrc
source ~/.bashrc

似乎在conda创建的虚拟环境中，如果要添加依赖cuda的库，也需要在虚拟环境中再这样做一次。

2 Anaconda虚拟环境和包管理

2.1 环境创建

conda create --name <env_name> python=3.x

2.2 环境激活或切换、环境退出

conda activate <env_name>

2.3 虚拟环境下安装Pytorch

参考Pytorch官网

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

注：本机使用的cuda版本是12.3，在2023.12.19为最新版本。由于cuda是向下兼容的，安装最新的支持cuda 12.1版本的Pytorch

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes