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ubuntu 16.04用了1年多了，18.04版已經發布也半年了，與時俱進，重裝Linux系統，這里主要記錄下gpu加速pytorch 1.0.0版本的安裝。
一、工具安裝
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install make
二、禁用nouveau
sudo gvim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
添加 blacklist nouveau
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
可以通過 lsmod | grep nouveau 檢查是否已禁用。
三、安裝cuda
下載cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
nvidia-smi查看顯卡信息
編輯~/.bashrc，添加行
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
即時生效環境變量：source ~/.bashrc
檢查是否安裝成功的幾個方法：
1、nvcc -V
2、cat /proc/driver/nvidia/version
3、cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
四、安裝cudnn 10.0
下載cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
tar xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
mv cuda/ ~/cuda
sudo gvim ~/.bashrc
添加 export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
即時生效環境變量：source ~/.bashrc
五、安裝pytorch
sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
sudo pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
sudo pip3 install torchvision
六、檢查是否安裝成功
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
以上是pytorch 1.0、cuda、cudnn的安裝過程。
jupyter notebook是python開發的很好的工具，安裝如下：
sudo apt-get install jupyter-notebook
sudo jupyter-notebook --generate-config –allow-root
自動生成 ~/.jupyter/jupyter-notebook-config.py
創建目錄 /home/<當前用戶>/work'
用文本編輯器編輯剛才生成的配置文件jupyter-notebook-config.py,修改文件中如下參數
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/<當前用戶>/work'
c.NotebookApp.token='登陸密碼' 如果設置為空'',則運行則不需要密碼
運行noteboook：
sudo jupyter-notebook --allow-root
瀏覽器訪問：
http://localhost:8888
停止notebook：
sudo jupyter-notebook stop