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一行命令装下所有炼丹工具及依赖项,就

来源:在线软件 时间:2023/6/26
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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:

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能不能拯救一下?

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能,现在你使用LambdaStack,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!

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那么擦干眼泪,学起来?

LambdaStack与安装

首先来了解一下LambdaStack是什么。

这就是由Lambda创建的一个DebianPPA(个人软件包存档)。

目前,里面为你提供了这些工具的软件包:

TensorFlowv2.4.1PyTorchv1.8.0CUDAv11.1cuDNNv8.0.5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sudoapt-getinstall/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:

NVIDIAGPU(如RTX,,,Ti,A,QuadroRTX)Ubuntu20.04LTS接下来,如果你是desktop版Linux系统,就请执行以下命令:

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server版系统请执行:

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一切正常以后,重启一下机子,就可以使用了:

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如果上述软件有更新,很简单,只需下面这一行命令就ok:

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ps.更新后也要重启。

是不是方便多了。

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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。

QA

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LambdaStack都能安装。

此外,还可将LambdaStack与pip、虚拟环境一起使用

2、能否组合特定版本,比如CUDA9.2+PyTorch1.5?

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AmazonSagemaker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LambdaStack与Docker、Nvidia-Container-Toolkit(前Nvidia-Docker)一起使用。敬请期待吧。

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