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linux深度学习环境配置(cuda,pytorch)

显卡驱动

首先查看linux服务器是否存在显卡驱动,可以输入以下命令

nvidia-smi

如果没有直接显示下面的画面在这里插入图片描述
则进行下面的步骤:

ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall

上述步骤的意思是直接在线安装
然后重启linux服务器

reboot

发现输入显示显卡命令后,会报错,请求安装最新版本,这时候可能是因为GPU关闭,只需要执行

nvidia-smi -pm 1

再次执行

nvidia-smi

便会显示

安装cudatoolkit

可以看此链接
cudatoolkit安装
必须要对应版本

安装Pytorch

从网上找教程

后台运行程序

nohup python -u test.py > test.out 2>&1 &

1.“nohup”:保证程序不被挂起;

2.“python”:确保执行python代码;

3.“-u”:表示不启用缓存,实时打印输出信息到日志文件(不加利用tail查看时内容不会实时刷新);

4.“test.py”:运行程序;

5.“>”:将打印信息输出到日志文件;

6.“test.out”:输出的日志文件;

7.“2>&1”:将标准错误输出转变为标准输出,可以将错误信息也输出到日志文件中,0-> stdin, 1->stdout, 2->stderr;

8.“&”:最后一个&表示后台运行程序。

ps -ef|grep python

利用kill命令杀死进程:

kill -9 进程序号

利用tail命令查看日志内容

tail -f test.out

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