一行命令装下 TensorFlow/PyTorch 等所有「炼丹」工具及依赖项,就靠这个免费软件源(附教程)

2021/7/14 19:36:04 来源:量子位 作者:丰色 责编:骑士

相信不少人在“炼丹”过程中,光是安装或更新下面这“几大位”时就经历了一段 "血泪史" 吧:

能不能拯救一下?

能,现在你使用 Lambda Stack,就能实现一行命令打包安装或更新好 TensorFlow 与 PyTorch 等所有“炼丹”工具,包括所有的依赖项!

那么擦干眼泪,学起来?

Lambda Stack 与安装

首先来了解一下 Lambda Stack 是什么。

这就是由 Lambda 创建的一个 Debian PPA (个人软件包存档)。

目前,里面为你提供了这些工具的软件包:

  • TensorFlow v2.4.1

  • PyTorch v1.8.0

  • CUDA v11.1

  • cuDNN v8.0.5

  • 依赖项及其他框架,如 Caffe、Theano

然后大家通过系统的 APT 工具也就是 sudo apt-get install/update 命令,就可以很方便地下载里面的各种.deb 包了。

首先,检查一下系统要求:

  • NVIDIA GPU (如 RTX 3090, 3080, 3070, 2080 Ti, A6000, Quadro RTX 8000)

  • Ubuntu 20.04 LTS

接下来,如果你是 desktop 版 Linux 系统,就请执行以下命令:

server 版系统请执行:

一切正常以后,重启一下机子,就可以使用了:

如果上述软件有更新,很简单,只需下面这一行命令就 ok:

ps. 更新后也要重启。

是不是方便多了。

下面摘取了 Reddit 上网友针对以上安装过程的一些疑问,以及官方人员的回复。

Q&A

1、与 Conda 有何不同?

Conda 可以给你装 CUDA 工具包,但不会装 NVIDIA 驱动程序;而 Lambda Stack 都能安装。

此外,还可将 Lambda Stack 与 pip、虚拟环境一起使用

2、能否组合特定版本,比如 CUDA 9.2 + PyTorch 1.5?

不能,它提供的都是 CUDA、PyTorch、Tensorflow 以及 NVIDIA 驱动的最新兼容版本,混搭不行。

3、可以在 Amazon Sagemaker 机器上运行吗?

可以,任何机器上都能免费安装。

4、安装包大概多大?我只有一个小的 SSD,我家带宽也有限。

大概在 1-6GB 之间,确切数字“我”不记得了;安装应该还挺快的。

最后,官方人员表示他们即将发布一个视频,讲解如何将 Lambda Stack 与 Docker、Nvidia-Container-Toolkit(前 Nvidia-Docker)一起使用。敬请期待吧。

官方教程:

https://lambdalabs.com/blog/install-tensorflow-and-pytorch-on-rtx-30-series/

软件源:

https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb

参考链接:

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/oj1w02/p_install_or_update_cuda_nvidia_drivers_pytorch/

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