@centos7安裝N卡驅動和conda pytorch1.7.1深度學習環境

centos7安裝N卡驅動和conda pytorch1.7.1深度學習環境

這是 centos7安裝N卡驅動和conda深度學習環境，

centos7安裝N卡驅動和conda深度學習環境

Ananconda安裝和 N卡驅動安裝

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關閉所有節點的防?墻及清空規則

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
iptables -F

關閉所有節點的selinux
vi /etc/selinux/config
將SELINUX=enforcing改為SELINUX=disabled
設定后需要重啟才能?效

安裝jdk
mkdir /usr/java
tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/
#切記必須修正所屬?戶及?戶組
chown -R root:root /usr/java/jdk1.8.0_212
echo “export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_212” >> /etc/profile
echo “export PATH=/usr/java/jdk1.8.0_212/bin:${PATH}” >> /etc/profile
source /etc/profile
which java

這三個
yum -y install wget

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

回車

source ~/.bashrc

顯卡驅動安裝教程

1.安裝依賴環境：
yum install kernel-devel gcc -y

2.檢查內核版本和原始碼版本，保證一致
ls /boot | grep vmlinu

rpm -aq | grep kernel-devel

3.屏蔽系統自帶的nouveau
查看命令：lsmod | grep nouveau

修改dist-blacklist.conf檔案：
vim /lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

將nvidiafb注釋掉:
#blacklist nvidiafb

然后添加以下陳述句：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
屏蔽前

4.重建initramfs image步驟
mv /boot/initramfs- ( u n a m e ? r ) . i m g / b o o t / i n i t r a m f s ? (uname -r).img /boot/initramfs- (uname?r).img/boot/initramfs?(uname -r).img.bak

dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)

5.修改運行級別為文本模式
systemctl set-default multi-user.target

6.重新啟動
reboot
屏蔽后

chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-460.91.03.run

./NVIDIA-Linux-x86_64-460.91.03.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/3.10.0-1160.el7.x86_64 -k $(uname -r)

安裝cuda
bash cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

只要安裝一個，

Pytorch 挖掘環境安裝
conda config --set show_channel_urls yes
Vi .condarc

channels:

• defaults
  show_channel_urls: true
  default_channels:
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
• https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  conda clean -i
  

conda create -n dm python=3.8 -y
conda activate dm

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda install pytorch1.7.1 torchvision0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch