在阿里云上搭建Ubuntu 16.04 + CUDA 9.1 + cudnn 7.1 + pytorch

在阿里云上搭建Ubuntu 16.04 + CUDA 9.1 + cudnn 7.1 + pytorch-gpu

• 在阿里云上搭建Ubuntu 16.04 + CUDA 9.1 + cudnn 7.1 + pytorch-gpu
  • • 下载Anaconda
    • 下载显卡驱动
    • 下载CUDA 9.1
    • 添加cudnn库
    • 安装pytorch
    • 参考内容：

下载Anaconda

下载链接：Link
安装

bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

下载显卡驱动

在该网址上可以查询到，当前计算机所对应的显卡驱动，下载并安装相应指示安装。

检查是否安装成功：

nvidia-smi

下载CUDA 9.1

CUDA是NIVIDIA公司推出的编程平台？
所以在使用利用NIVIDA的显卡进行并行运算编程时就需要下载这个东西。
链接:Link
在其中选择合适自己的版本。

按照相应的指示完成安装

检查CUDA

当完成安装时，使用相应命令进行检查

nvcc --version

理想情况下，会出现如下结果：

但是有的时候也会报错：
如果出现没有nvcc 命令的话，进行如下操作：
1.打开profile 文件

vim /etc/profile

2.添加内容于文件末尾

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64$LD_LIBRARY_PATH

添加cudnn库

下载相应的cudnn.
填写一堆个人信息后，你就可以正常下载了。
随后解压缩相应的文件。

tar xvzf cudnn-9.1-linux-x64-v7.1.tgz

将相应信息拷贝到对应目录下，这里我们先看下目录的情况：

我们其实是需要将解压后的文件中的一些内容放到cuda 这个文件夹中的。

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

重启一次：reboot

安装pytorch

此处我使用的是：conda install pytorch torchvision cuda91 -c pytorch

检查是否安装成功

参考内容：

• Ubuntu16.04+cuda8.0安装教程
• ubuntu安装cuda8.0+tensorflow+pytorch