交友营销型网站,网站备案背景幕布下载,省住房和城乡建设厅官方网站,网站使用方法wsl2
安装好后环境测试效果如下#xff0c;支持命令nvidia-smi#xff0c;不支持命令nvcc#xff0c;usr/local目录下没有cuda文件夹。
系统迁移到非C盘
wsl安装的系统默认在c盘#xff0c;为节省c盘空间进行迁移。 1、输出wsl -l 查看要迁移的系统名称 2、执行导出命…wsl2
安装好后环境测试效果如下支持命令nvidia-smi不支持命令nvccusr/local目录下没有cuda文件夹。
系统迁移到非C盘
wsl安装的系统默认在c盘为节省c盘空间进行迁移。 1、输出wsl -l 查看要迁移的系统名称 2、执行导出命令wsl --export Ubuntu-20.04 ./Ubuntu-20.04.tar 以下命令将系统导出到F盘文件名为Ubuntu-20.04.tar https://zhuanlan.zhihu.com/p/536686989
3、注销原来的环境命令格式为wsl --unregister (系统名称) 具体案例为 wsl --unregister Ubuntu-20.04
4、执行导入命令 命令格式为 wsl --import (发行版) (安装位置) (文件路径以及文件名称) 具体案例为wsl --import Ubuntu-20.04 F:\Ubuntu-20.04 F:\Ubuntu-20.04.tar --version 2–version 2表示是wsl2导出的系统
配置国内源
1、备份sources.list文件 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 2、nano /etc/apt/sources.list , 将内容替换为以下配置阿里云。参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/421178143
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse3、然后执行 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
安装conda环境
1、下载miniconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_23.11.0-1-Linux-x86_64.sh 2、创建可执行权限 chmod 777 Miniconda3-py39_23.11.0-1-Linux-x86_64.sh 3、执行安装命令 4、测试conda命令如果执行报错则配置环境变量。具体操作为在/etc/profile文件的最后面添加一行 export PATH$PATH:/root/miniconda3/bin文件保存后再执行 source /etc/profile 5、执行 conda init bash 然后再执行 bash即可进入conda环境
pip配置豆瓣源
mkdir ~/.pip nano ~/.pip/pip.conf 输入以下内容
[global]
index-url http://pypi.douban.com/simple
trusted-host pypi.douban.com安装pytorch-gpu环境
安装命令 pip install torch2.1.2 torchvision0.16.2 torchaudio2.1.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 可以根据自己的cuda版本到官网查找对应安装命令 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 安装结果如下所示 验证安装效果import torch torch.cuda.is_available()
安装paddle-gpu环境
安装命令python -m pip install paddlepaddle-gpu2.6.0.post120 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 详细安装教程https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html
测试paddle环境出现报错 报错一 ImportError: libgomp.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 执行 apt-get install libgomp1 安装libgomp库然后再次测试paddle环境出现报错二
报错二 ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc.so.6: version ‘GLIBCXX_3.4.30’ not found (required by /root/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/base/libpaddle.so) 1、先安装binutils 工具apt install binutils 2、执行以下命令 strings /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc.so.6 | grep GLIBCXX查看所支持的c版本信息。可以看到刚好差了一点 补充知识GCC 版本 GLibC C ABI libstdc.so 版本可以到以下链接查看 https://www.cnblogs.com/freelancy/p/17012054.html 3、尝试查找系统最高版本的/libstdc.so.6进行覆盖目前可以找到的最高版本也进行29与目标版本还是存在差距 **解决方案一 **只针对cuda12以下程序有效 降低paddle版本将paddle版本降低到2.4可能会出现报错 ImportError: libpython3.9.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory 1、先执行命令 find / -name libpython3.9.so.1.0 2、将python可执行程序拷贝到系统程序目录下 cp /root/miniconda3/lib/libpython3.9.so.1.0 /usr/lib 3、验证效果 解决方案二编译安装 (直接apt install gcc-13 也可以解决问题只是网络太卡) 参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/498529973实现gcc-13.2.0的编译安装整个编译过程很顺利 下载编译gcc-13.2.0库
sudo apt-get install build-essential #安装编译程序依赖项#编译gcc.13.2.0
wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-13.2.0/gcc-13.2.0.tar.gz
tar -xvf gcc-13.2.0.tar.gz
cd gcc-13.2.0
mkdir build
cd build
../configure --enable-checkingrelease --enable-languagesc,c --disable-multilib
make -j 16 #16个线程进行编译数量可以是cpu内核的两倍安装gcc可以看到所生成的文件名称为/usr/local/lib64/libstdc.so.6.0.32
#安装gcc.13.2.0
make install
ls /usr/local/lib64/*c.so*
cp /usr/local/lib64/libstdc.so.6.0.32 /lib/x86_64-linux-gnu/此时执行strings /usr/local/lib64/libstdc.so.6.0.32 | grep GLIBCXX命令可以看到以下内容 GLIBCXX_3.4.29 GLIBCXX_3.4.30 GLIBCXX_3.4.31 GLIBCXX_3.4.32
修改原有软连接最终执行效果如下图所示 cd /lib/x86_64-linux-gnu/ll libstdc*rm libstdc.so.6ln -sf libstdc.so.6.0.32 libstdc.so.6后续如果出现cuda库的报错请先完成ubuntu下cudacudnn的安装
安装cuda与cudnn
参考 https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_osLinuxtarget_archx86_64DistributionWSL-Ubuntutarget_version2.0target_typedeb_local 安装cuda11.8
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda参考 https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_osLinuxtarget_archx86_64DistributionUbuntutarget_version20.04target_typedeb_local
#wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.0.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2004-9.0.0_1.0-1_amd64.deb
wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/cudnn/secure/8.9.7/local_installers/11.x/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.7.29/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cudnn最后执行命令apt install nvidia-cuda-toolkit
wsl1
Command nvidia-sminot found
在wsl系统中不支持nvidia-smi命令可以改用nvidia-smi.exe命令 Command ‘nvidia-smi’ not found, but can be installed with: 在使用nvcc命令时可能也会存在报错。可以尝试执行 /usr/local/cuda/bin/nvcc 试一下 Command ‘nvcc’ not found, but can be installed with: 这个可以在/etc/profile文件中增加环境变量将/usr/local/cuda/bin添加到path中具体操作如下所示 步骤一、在/etc/profile文件中新增一行 export PATH$PATH:/usr/local/cuda/bin/ 步骤二、输入命令 source /etc/profile 使刚刚修改的环境变量生效 步骤三、输入 nvcc命令进行测试
cuda库报错 Error: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory 先执行以下命令查找一下libcudart.so文件所在路径。 步骤一 执行命令 find /usr/local/cuda/ -name libcudart.so*找到其路径为·/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/ 步骤二将·/usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/添加到系统环境变量中。也就是添加到/etc/profile文件中最终效果如下图所示
步骤二、输入命令 source /etc/profile 使刚刚修改的环境变量生效
