【配置】Ubuntu上配置pytorch图文全流程（包括探索过程）_ubuntu pytorch 环境配置

本文旨在记录在实验室服务器上配置pytorch的全过程

预备

使用conda创建虚拟环境

首先使用命令conda env list查看当前存在的环境：

然后使用指定python版本创建虚拟环境，使用conda create -n torchEnv python=3.9，这里的-n为虚拟环境名字参数，这里为pytorchEnv，指定python版本为3.9；安装完成后，再次使用conda env list查看当前存在的环境，其中的*号表示当前的虚拟环境：

激活（切换）虚拟环境

由于收到Window上安装使用pytorch的影响，所以一直在使用activate pytorchEnv命令来激活创建好的虚拟环境，但是一直没有出现任何反应，查询到linux上应该是使用source activate torchEnv来激活，这时候，激活成功后，命令行的用户名前多了（torchEnv）：

开始

调研

问题

进入pytorch官网，一通操作（实际就是进入网站：https://pytorch.org/get-started/locally/），发现需要确定cuda版本：

行，那我直接使用命令nvidia-smi查看一下我的cuda版本，发现我的cuda版本是11.6，然而，torch官网最高只有11.3：

所以，目前遇到的问题就是cuda版本问题。

探索

查看本机已有cuda版本

调研了一下，目前的本机上拥有的cuda版本，参考了博客（链接）：

1. 使用了stat cuda命令，查看当前的cuda命令是链接的哪一个文件，奇怪的是，这里的cuda链接的既不是cuda-11，也不是cuda-11.1，还不是cuda-11.6。
   
2. 通过一系列的探索，发现最后的cuda指向的就是cuda-11.6，这和前面通过命令nvidia-smi查看到的cuda版本一致：
   

去官网下载pytorch需要的版本

1. 进入官网：nvidia-cuda-toolkit-archive，点击所需版本。
   2. 发现需要弄清楚机器的体系架构。通过命令arch来查看，然后使用官网给出的命令对应下载就完事了（当然还需要知道自己的操作系统版本）：
   
   

安装cuda结束

安装过程中，如果本机有Driver，就不需要选Driver，只需要勾选对应的toolkit即可。一般来讲，如果自带了高版本cuda，驱动的版本基本能满足低版本cuda所需驱动版本的。

根据上图安装cuda结束的提示，在当前用户目录下的.bashrc文件后加入如下代码：

export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.3/lib64
1
2

也可以通过命令nvcc -V查看cuda版本：

继续安装pytorch

使用官方给出的命令安装即可，conda安装速度可能有点慢，可以使用镜像源，参考文章：配置镜像源

最后安装完成，进行测试：

结束

安装完成后，才发现，pytorch给出的官方命令中（conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch），-c参数不需要添加（即去掉-c pytorch），否则配置的镜像源没用。。。

问题

出现了大问题，大致问题就是，我创建的虚拟环境torchEnv中没pytorch，但是，base虚拟环境中装上了、、、好像问题也不大，反正都能用，不过还是没弄清楚哪里出了问题，待解决

创作开始时间：2022-3-1早上
创作结束时间：2022-3-1晚上