Ubuntu 18.04——Anaconda + CUDA + Cudnn + Pytorch 深度学习环境配置
一、参考链接
深度学习环境配置 Ubuntu 18.04 + Anaconda + CUDA + Cudnn + Pytorch 【亲测可用】
二、补充
1、补充一(cuda安装指令报错及解决)
报错内容:
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb(正在读取数据库 … 系统当前共安装有 239332 个文件和目录。) 正准备解包 libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb … update-alternatives: 正在移除手动选择的候选项 - 切换 libcudnn 到自动模式 正在将 libcudnn8-dev (8.2.1.32-1+cuda11.3) 解包到 (8.1.1.33-1+cuda11.2) 上 … dpkg: 依赖关系问题使得 libcudnn8-dev 的配置工作不能继续: libcudnn8-dev 依赖于 libcudnn8 (= 8.2.1.32-1+cuda11.3);然而: 系统中 libcudnn8 的版本为 8.1.1.33-1+cuda11.2。
dpkg: 处理软件包 libcudnn8-dev (–install)时出错: 依赖关系问题 - 仍未被配置 在处理时有错误发生: libcudnn8-dev 
解决办法:
按照顺序依次安装,这样才不会报错。 注意修改指令中的对应的版本信息。
- 第一步:安装runtime library
sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
- 第二步:安装developer library
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
- 第三步:安装code samples and the cuDNN Library User Guide
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
2、补充二(激活虚拟环境报错及解决)
原文命令(activate alientorch)不可用,需要采用source activate pytorch 格式:source+activate+环境名称

3、补充三(换源不成功,导致安装pytorch报错)
报错内容:

解决办法:
不使用conda安装,使用pip安装   说明: 使用cuda的就是GPU版本的pytorch,没使用cuda的就是CPU版本的pytorch
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