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ubuntu 16.04用了1年多了，18.04版已经发布也半年了，与时俱进，重装Linux系统，这里主要记录下gpu加速pytorch 1.0.0版本的安装。
一、工具安装
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install make
二、禁用nouveau
sudo gvim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
添加 blacklist nouveau
sudo update-initramfs -u
sudo reboot
可以通过 lsmod | grep nouveau 检查是否已禁用。
三、安装cuda
下载cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
nvidia-smi查看显卡信息
编辑~/.bashrc，添加行
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
即时生效环境变量：source ~/.bashrc
检查是否安装成功的几个方法：
1、nvcc -V
2、cat /proc/driver/nvidia/version
3、cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
四、安装cudnn 10.0
下载cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
tar xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
mv cuda/ ~/cuda
sudo gvim ~/.bashrc
添加 export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
即时生效环境变量：source ~/.bashrc
五、安装pytorch
sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib
sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python
sudo pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
sudo pip3 install torchvision
六、检查是否安装成功
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
以上是pytorch 1.0、cuda、cudnn的安装过程。
jupyter notebook是python开发的很好的工具，安装如下：
sudo apt-get install jupyter-notebook
sudo jupyter-notebook --generate-config –allow-root
自动生成 ~/.jupyter/jupyter-notebook-config.py
创建目录 /home/<当前用户>/work'
用文本编辑器编辑刚才生成的配置文件jupyter-notebook-config.py,修改文件中如下参数
c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/<当前用户>/work'
c.NotebookApp.token='登陆密码' 如果设置为空'',则运行则不需要密码
运行noteboook：
sudo jupyter-notebook --allow-root
浏览器访问：
http://localhost:8888
停止notebook：
sudo jupyter-notebook stop