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
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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