模板建站适屏,进入百度,网站网页,应用下载app排行榜清华源帮助链接#xff1a;https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载链接#xff1a;https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 其他深度学习环境相关博文#xff1a;【stable-diffusion】4090显卡下dreambooth、lora、sd模型微调的GUI环境…清华源帮助链接https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 其他深度学习环境相关博文【stable-diffusion】4090显卡下dreambooth、lora、sd模型微调的GUI环境安装cuda驱动、pytorch、xformer 文章目录 一、anaconda / miniconda 安装1.1 下载到linux1.2 安装过程空格跳过 yes选择安装位置可默认初始化 conda yes 1.3 安装完成切换国内源conda 添加国内源pip添加国内的源 二、安装 cudnn (任何框架都需要)下载cudnn在服务器解压复制到系统库 三、 深度学习框架paddle安装官方安装说明paddle选择合适的版本验证安装如果没正确安装cudnn会报错 一、anaconda / miniconda 安装
1.1 下载到linux
如果wget命令为安装直接windows下载后复制过去
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-x86_64.sh下载界面
1.2 安装过程
sh Miniconda3-py38_4.9.2-Linux-x86_64.sh 空格跳过 yes 同意协议 输入yes
选择安装位置可默认 初始化 conda yes
否则需要自己输入环境变量 命令会自动写入 ~/.bashrc 否则需要手动添加,
1.3 安装完成切换国内源
查看conda命令是否能用
condaconda 添加国内源 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 --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorchconda config --set show_channel_urls yespip添加国内的源
添加百度的链接
pip config set global.index-url https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip config set global.trusted-host mirror.baidu.com其他国内
阿里云镜像源
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
清华大学镜像源
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# 腾讯
pip config set global.index-url http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
pip config set global.trusted-host mirrors.cloud.tencent.com二、安装 cudnn (任何框架都需要)
3090TI cuda11.8 cudnn 8.6.0 cuda驱动CUDA Toolkit 已经由运维安装好了具体可以搜索其他教程. 下载cudnn
下载https://developer.nvidia.com/cudnn 官方指南 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/ 下载后传到服务器也可直接下载
在服务器解压 tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz解压过程截图
复制到系统库
cd cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod ar /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*三、 深度学习框架paddle安装
官方文档https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quickdocurl/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html
官方安装说明 paddle选择合适的版本 python3 -m pip install paddlepaddle-gpu2.5.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple验证安装
直接在bash上输入
python
import paddle
paddle.utils.run_check() 如果没正确安装cudnn会报错 W1023 11:32:40.486835 13508 gpu_resources.cc:119] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 11.8, Runtime API Version: 11.8 W1023 11:32:40.487215 13508 dynamic_loader.cc:303] The third-party dynamic library (libcudnn.so) that Paddle depends on is not configured correctly. (error code is /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so: cannot open shared object file: No such file or directory) Suggestions: Check if the third-party dynamic library (e.g. CUDA, CUDNN) is installed correctly and its version is matched with paddlepaddle you installed.Configure third-party dynamic library environment variables as follows: Linux: set LD_LIBRARY_PATH by export LD_LIBRARY_PATH...Windows: set PATH by set PATHXXX;
