0 шт.
Выбрать страницу

В этой статье мы рассмотрим установку PyTorch на Ubuntu 18.04, работает как на Desktop так и на Server выпуске, с поддержкой GPU. Итак, если у вас есть видеокарта Nvidia и вы хотите использовать PyTorch — это статья для Вас. Если вы не хотите использовать свою видеокарту для нейронных сетей, то  можете установить Anaconda. Необходимо скопировать строку установка с официального сайта PyTorch. Хочу заметить, что использование видеокарты намного ускоряет процесс вычислений.
Существует три основных вариантов установки:
1. sudo ubuntu-drivers autoinstall, которая не содержит последние версии Nvidia драйверов.

2. Установка из сторонних репозиториев, также не всегда есть последние версии.

3. Установка с официального сайта Nvidia, но данный метод требует компиляции кода, но зато есть поддержка самых последних видеокарт серии RTX.

Мы рассмотрим последний вариант.

1. В первую очередь надо выключить встроенный драйвер Noveau, который не выключается обычным образом, даже установщик Nvidia не может нормально выключить его. Выполняем в терминале следующие команды:

sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"
sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"

Проследите, чтобы не было ошибок.

2. Далее:

sudo update-initramfs -u

3. Перезагружаем компьютер.

4. Устанавливаем нужные для компиляции драйвера пакеты:

sudo dpkg --add-architecture i386
sudo apt update
sudo apt install build-essential libc6:i386

 

5. Скачиваем с официального сайта Nvidia последние драйвера:

Не забываем выбрать версию вашей видеокарты.

6. Кликаем на ‘Download’ правой кнопки и копируем ссылку.

7. Далее:

wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/418.56/NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run

8. Выполняем скрипт:

sudo bash http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/418.56/NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run

9. Проходим все этапы установки, обязательно будут предупреждения при установке драйвера, но везде кликаем ‘Yes’ до тех пор пока драйвер не выдаст сообщение о том, что он успешно установлен. Хочу заметить, что могут быть ошибки с генерацией ключа для Secure Boot. Самый просто вариант — это отключить Secure Boot в BIOS.

10. Перезагружаем компьютер.

11. Набираем nvidia-smi и Вы должны увидеть информацию о вашей видеокарте. Обратите внимание на версию  CUDA — это очень важно при установке PyTorch. Пока на Апрель 2019, PyTorch поддерживается версия CUDA 10.0, не 10.1.

12. Устанавливаем PyTorch через conda. Anaconda установит нужную версию CUDA.

13. Заходим на сайт PyTorch. Выбираем нужные параметры и копируем строку установки в терминал, предварительно активировав нужное окружение conda activate имя_вашего_окружения.

14. Практически все.

15. Открываем python , пишем:

import torch
torch.cuda.is_available()

Если,

True

то все в порядке.