配置实验室服务器环境（记录一些坑）
作者:快盘下载 人气:今天找导师要了实验室的服务器;然后就配了半天环境…遇到了一些问题记录一下
conda的常用命令
# 创建环境
conda create -n 名字 python=3.8
# 查看环境
conda env list
# 进入环境;在服务器上 conda activate 名字 使用不成功;
source activate 名字
# 退出环境
source deactivate
# 删除某个环境
conda remove -n 名字 --all
# 查看换的源
conda config --show-sources
问题1——不能使用conda create创建环境
首先;进入服务器使用
conda create -n Xie python=3.8
失败;显示path not writeable
NotWritableError: The current user does not have write permissions
参考下面这个链接解决此问题;
http://www.kaotop.com/it/344577.html
改变conda相关文件夹的权限;-r递归应用于子文件夹
sudo chmod 777 -R ~/anaconda3/
sudo chmod 777 -R ~/.conda/
问题2——发现服务器cuda版本为11.2
因为师兄一直在跑代码;不敢升级。但是torch官网上的说明
均是使用cuda11.3;没有使用11.2的
当时使用命令
conda install pytorch torchVision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
后作torch检查
import torch
torch.cuda.is_available() # cuda是否可用
torch.cuda.current_device() # 返回当前设备索引
torch.cuda.device_count() # 返回GPU的数量
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字;设备索引默认从0开始
发现在输入torch.cuda.is_available()后显示False
报的错误是;
说pytorch 太老;新显卡不匹配
pytorch capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation
类似的错误链接如下;
https://blog.csdn.net/a563562675/article/details/121656894
在国内搜索引擎上搜不到结果后;去Google搜索结果
解决措施如下文链接
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/50032
在下面代码的基础上
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
运行
pip3 install torch==1.8.1;cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
然后输入torch.cuda.is_available()后显示True
最后也是配成功了
4张3080ti 用的师兄也不多 满足了
学习链接;
深度学习服务器RTX3080TI配置记录
https://zhuanlan.zhihu.com/p/447026052
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