如何搭建pytorch环境

此篇为了以后查找方便
Nviadia 显卡驱动版本查找：nvidia-smi(默认已安装)

CUDA和CUDNN安装

两个下载网站都需要先进行注册用户
如果已经安装了旧版本的cuda和cudnn，需要先卸载

sudo apt-get remove --purge nvidia*

1. 官网下载cuda安装包
   
2. 添加cuda到环境变量，打开文件sudo gedit ~/.bashrc，再在文件末尾添加以下语句，并保存

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0（版本号）
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64

3. 查看cuda是否安装成功：nvcc -V

4. 查看cudn版本号：nvcc -version

5. 进入cudnn下载官网，选择版本应该与cuda版本对应（重点）我的就是cudnn 8.5.0对应cuda 11.7
   可点击Archived cuDNN Releases查找旧版本
   

6. 解压 tar -xzvf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
   进入到刚刚解压的文件夹下面，运行以下命令：

sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include/

7. 查看CUDNN安装成功，显示版本号： cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

anaconda安装

1. 直接下载（清华镜像下载或者更换其他源）
   下载链接，选择合适的版本。
2. 打开终端，安装anaconda

bash Anaconda-x-xxxx-Linux-xx.sh(版本号)

3. 安装语句运行成功后，需要重启终端，anaconda才会生效。
4. 输入语句验证，是否安装成功。

conda --version 或 conda -v

查看conda环境：conda env list
conda删除：conda remove -n env(自己环境名) --all
conda退出：conda deacitvate
conda激活：conda activate env(自己环境名)

pytorch环境搭建

1. 新建自己的虚拟环境

conda  create -n env（环境名） python==3.9(版本号)

2. 激活自己的环境

conda activate env(环境名)

3. 查看conda环境

conda env list

4. 官网下载安装pytorch，在虚拟环境中终端运行下面的安装语句，pytorch版本要与CUDA的版本一致
   
   查看pytorch版本，在Python下输入pritnt(torch.__version__)
   查看gcc版本gcc --version
   参考大佬链接