近日，新入一臺RTX3080的服務器，目前好像還沒辦法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通過 pip/conda 安裝 TensorFlow 或 PyTorch。因為這些 GPU 需要 CUDA 11.1，而當前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是針對 CUDA 11.1 編譯的。現在要在 30XX GPU 上運行這些庫的話，需要很強的動手能力，手動編譯或者用英偉達 docker 容器。

我搜到一個解決方案：Lambda Stack

Lambda Stack 的網址：

http://lambdalabs.com/lambda-stack-deep-learning-software

簡介

Lambda Stack，提供一行代碼安裝并可以管理升級，包含：Pythorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN和NVIDIA驅動程序，它與Ubuntu 20.04 LTS，18.04 LTS和16.04 LTS兼容。配置深度學習環境變得非常簡單。

Lambda Stack 包括

• 操作系統 Ubuntu 20.04, 18.04, 和 16.04（桌面版和服務器版本都可以）

• Docker images of Lambda Stack + Ubuntu: Lambda Stack Dockerfiles

• 包含的深度學習框架: TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe, Caffe 2

• 包含的GPU 軟件: CUDA, cuDNN, NVIDIA驅動

• 包含工具: git, tmux, screen, vim, emacs, htop, valgrind, build-essential

系統要求

• NVIDIA GPU (如 RTX 3090, 3080, 3070, 2080 Ti, Quadro RTX 8000)

• Ubuntu 20.04, 18.04, and 16.04（桌面版和服務器版本都可以）

使用說明

如果是桌面版的 Ubuntu 20.04, 18.04, 和 16.04，則：

安裝 Lambda Stack (桌面版)

LAMBDA_REPO=$(mktemp) && \ wget -O${LAMBDA_REPO} https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb && \ sudo dpkg -i ${LAMBDA_REPO} && rm -f ${LAMBDA_REPO} && \ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y lambda-stack-cuda sudo reboot

注意：安裝完畢會自動重啟，安裝過程需要一個來小時

如果服務器版的 Ubuntu 20.04, 18.04,則：

安裝 Lambda Stack (服務器版1)

LAMBDA_REPO=$(mktemp) && \ wget -O${LAMBDA_REPO} https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb && \ sudo dpkg -i ${LAMBDA_REPO} && rm -f ${LAMBDA_REPO} && \ sudo apt-get update && \ sudo apt-get --yes upgrade && \ sudo apt-get install --yes --no-install-recommends lambda-server && \ sudo apt-get install --yes --no-install-recommends nvidia-headless-450 && \ sudo apt-get install --yes --no-install-recommends lambda-stack-cuda

注意：安裝完畢需要重啟

如果服務器版的 Ubuntu 16.04,則：

安裝 Lambda Stack (服務器版2)

LAMBDA_REPO=$(mktemp) && \ wget -O${LAMBDA_REPO} https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb && \ sudo dpkg -i ${LAMBDA_REPO} && rm -f ${LAMBDA_REPO} && \ sudo apt-get update && \ sudo apt-get --yes upgrade && \ sudo apt-get install --yes --no-install-recommends lambda-server && \ sudo apt-get install --yes --no-install-recommends nvidia-440 libcuda1-440 nvidia-opencl-icd-440 && \ sudo apt-get install --yes --no-install-recommends lambda-stack-cuda

注意：安裝完畢需要重啟

系統升級

如果有更新版本的 PyTorch、 TensorFlow、 CUDA 或 cuDNN 發布，只需運行:

sudo apt-get update && sudo apt-get dist-upgrade

然后重啟。

Docker方式安裝

也可以使用docker的方式安裝（在Ubuntu20.04 LTS環境下），也只需要一行代碼：（網速關系，可能需要4個來小時，大小約13.5g）

# Build a Docker image for Ubuntu 20.04 (focal). You can substitute focal for bionic or xenial to change the ubuntu version. sudo docker build -t lambda-stack:20.04 -f Dockerfile.focal git://github.com/lambdal/lambda-stack-dockerfiles.git

使用Lambda Stack

1.正常安裝方式：只需要運行python命令即可進入，可以使用Tensorflow/PyTorch

$ python >>> import tensorflow >>> tensorflow.__version__ '2.3.0' >>> import torch >>> torch.__version__ '1.6.0'

2.Docker方式安裝：需要運行docker鏡像：

sudo docker run -it ubuntu /bin/bash #ubuntu代表鏡像名稱，需要更改

注意事項

pip如果沒有安裝，需要安裝wget和pip（docker里沒有這兩個命令，需要安裝）

sudo apt-get install wget wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py python get-pip.py

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu 20.04 LTS/RTX30XX显卡 快速配置深度学习环境（一行命令）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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