深度学习环境配置（二）

Conda 配置 CUDA/CuDNN/PyTorch

希望在服务器上重新配置一套 Python / Pytorch / CUDA / CuDNN 环境。之前的环境为了兼容一些旧项目 (点名 TVM) 而使用了各个驱动和软件包的较低版本，导致运行新项目时易产生兼容性问题。

在 Conda 中完成配置。

安装 Anaconda3

安装命令如下。

1 2	chmod 777 Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh ./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

交互内容使用默认选项即可。

环境变量设置

在 /etc/profile 中配置 Conda 路径，如下。

1
2
3


export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
$ source /etc/profile

检查 Conda 版本，有输出即为安装成功。

conda -V

创建 Python 环境

以 Python 3.11 为例，创建 Conda 环境

1	conda create -n torch python=3.11

执行初始化检查，并刷新 .bashrc

1 2	conda init source /root/.bashrc

笔者这里使用 python3 才能看到 Conda 安装的 Python 版本，这是因为此前使用 alias 进行过 Python 版本切换。

1 2	conda activate torch python3 -V

安装 CUDA & CuDNN

采用 CudaToolkit 方式安装 CUDA。首先查看当前 Nvidia Driver 支持的最高版本，然后执行如下命令

1	(torch) conda install nvidia/label/cuda-12.2.2::cuda-toolkit

查找 CuDNN 可用版本

1	(torch) conda search cudnn

输出如下

Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
# cudnn                          7.0.5       cuda8.0_0  pkgs/main           
# cudnn                       8.9.2.26        cuda11_0  pkgs/main               
# cudnn                       9.1.1.17        cuda12_1  pkgs/main

安装指定版本

1	(torch) conda install cudnn=9.1

安装 PyTorch

参考 PyTorch 官网提供的 Instruction 安装 PyTorch (p.s. 现在对 Rocm 支持越来越好了，AMD YES)

1	conda install pytorch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

首次安装时意外卡在 99%，Ctrl + C 后重新安装，出现如下报错

1
2
3

CondaVerificationError: The package for pytorch located at /root/anaconda3/pkgs/pytorch-2.5.1-py3.11_cuda12.1_cudnn9.1.0_0
appears to be corrupted. The path 'lib/python3.11/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAApplyUtils.cuh'
specified in the package manifest cannot be found.

执行如下命令清理损坏的包

1	(torch) conda clean --packages

交互内容使用默认选项即可。

1
2
3

可能在 Solving environment 一行卡住较长时间，耐心等待。

测试

编写一个小脚本测试当前 Conda 环境中安装的驱动和软件包版本。

print(torch.backends.cudnn.version())  
print(torch.__version__)               
print(torch.version.cuda)              
print(torch.cuda.is_available())

推荐订阅源

Miya's Blog