阿里云PAI平台搭建pytorch-cuda11.4环境

创建实例

在阿里云平台上创建实例：

其中我们镜像选择为公共的Ubuntu20.04镜像，当然你也可以选择其他配置好的镜像从而简化之后的步骤。

我们之后会演示如何在一个空白的系统中，安装python、cuda以及pytorch的环境

配置好以上信息之后，我们就能获得一个实例，点击实例操作里的打开即可连接远程主机，之后我们会在这个实力上安装一些新的东西，配置我们需要的环境。

安装基本环境

更新apt源

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apt-get update

安装python

十分简单：

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apt-get install python3
apt-get install python3-venv
apt-get install python3-pip

安装完成之后，可以执行

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python3 --version

安装cuda所需环境

控制台敲入nvidia-smi获得GPU信息，可以我们所需cuda的版本是11.4

• 安装libxml2

  1	apt-get install libxml2

  配置好时区信息即可

  

• 安装gcc环境：

  1	apt-get install gcc-7 g++-7

  配置gcc版本优先级，不然cuda无法识别到安装好的gcc

  1 2	update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 70 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 --slave /usr/bin/gcov gcov /usr/bin/gcov-7 update-alternatives --config gcc

  敲入gcc --version出现如下信息即可：

  

• 安装wget和vim

  1 2	apt-get install wget apt-get install vim

安装cuda

到nvidia官网上找到对应cuda驱动下载信息：如图选择即可

在当前目录下创建一个cuda-installer目录，进入该目录，执行installer中的命令：

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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run
sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run

敲入accpet同意协议，在之后的配置中选择如下配置：

安装即可，同时按照给出的提示：

修改/etc/profile文件，设置环境变量。使用vim /etc/profile在文末添加如下信息：

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export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.4
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH

重起实例，执行nvcc -V出现：

即可。

至此cuda安装完毕

安装Torch

去官网上，找到对应版本执行一下命令即可

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pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113