学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章
专栏首页PyVisionRTX 3090,3080,3070安装 TensorFlow & PyTorch

RTX 3090,3080,3070安装 TensorFlow & PyTorch

目前(至11/7/2020)我们还无法在英伟达 RTX 30 系列 GPU(Ampere)上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTorch。因为这些 GPU 需要 CUDA 11.1,而当前主流的 TensorFlow/PyTorch 版本不是针对 CUDA 11.1 编译的。现在要在 30XX GPU 上运行这些库的话只能手动编译或者用英伟达 docker 容器。

另外虽然 PyTorch 支持 CUDA 11.0, 但 11.0 只支持compute capability 8.0,而不支持 RTX 30系列的compute capability 8.6。CUDA 11.1才引入了对8.6的支持(见release notes: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html)。PyTorch + CUDA 11.0 可以在 30 系列上运行,但能用的功能集不全,性能会低不少。

解决方案

Lambda Stack,一个免费的 Ubuntu 20.04 APT 包,由 Lambda(一家设计深度学习工作站和服务器并运营公有 GPU 云的公司) 创建。Lambda Stack 可以安装并管理可在 RTX 3090,RTX 3080和 RTX 3070上运行的 TensorFlow 和 PyTorch 版本。

提醒

最新的 cuDNN 还没有针对 RTX 30 系列进行优化,一个更快的版本不久将会发布。

Lambda Stack 包括

  • TensorFlow v2.3.0
  • PyTorch v1.6.0
  • CUDA v11.1
  • cuDNN v7.6.5
  • 依赖和其他框架比如 Caffe 和 Theano

系统要求

  • 英伟达 GPU (如 RTX 3090, 3080, 3070, 2080 Ti 或 Quadro RTX 8000)
  • Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa)

安装 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

然后重启。

安装 Lambda Stack (服务器版)

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 --yes upgrade && \
sudo apt-get install --yes --no-install-recommends lambda-server && \
sudo apt-get install --yes --no-install-recommends nvidia-headless-455 && \
sudo apt-get install --yes --no-install-recommends lambda-stack-cuda

然后重启。

开始使用 TensorFlow/PyTorch

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

管理你的 TensorFlow/PyTorch 安装

如果有更新版本的 PyTorch、 TensorFlow、 CUDA 或 cuDNN 发布,只需运行:

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

然后重启。

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

文章分享自微信公众号:
PyVision

本文参与 腾讯云自媒体分享计划 ,欢迎热爱写作的你一起参与!

作者:McGL
原始发表时间:2020-11-08
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
登录 后参与评论
0 条评论

相关文章

  • RTX3060安装pytorch

    前不久刚刚入手了一台新电脑,显卡为RTX3060,在安装环境的时候,踩了不少坑,现在将经验总结如下:

    全栈程序员站长
  • Win10+RTX2080深度学习环境搭建:tensorflow、mxnet、pytorch、caffe

    笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败,报“ImportError: DLL load failed: 找...

    李拜六不开鑫
  • Tensorflow和Pytorch深度学习框架安装教程

    目前主流深度学习框架有Tensorflow和pytorch,由于一些原因我只在windows10下安装了以上两个深度学习框架。Tensorflow在16年底就出...

    医学处理分析专家
  • 2万元「煤气灶」Titan RTX做深度学习?机器之心为读者们做了个评测

    2018 年 12 月,英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX,作为 2017 年 Titan V 的「继承者」,Ti...

    机器之心
  • Ubuntu 20.04 LTS/RTX30XX显卡 快速配置深度学习环境(一行命令)

    近日,新入一台RTX3080的服务器,目前好像还没办法很方便地在 RTX 30 系列 GPU上通过 pip/conda 安装 TensorFlow 或 PyTo...

    黄博的机器学习圈子
  • 一行命令装下所有「炼丹」工具及依赖项,就靠这个免费软件源了|教程

    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:

    量子位
  • 『AI实践学』测试深度学习框架GPU版本是否正确安装方法:TensorFlow,PyTorch,MXNet,PaddlePaddle

    在深度学习框架GPU版本安装成功后,需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单,CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GP...

    小宋是呢
  • 『带你学AI』测试深度学习框架GPU版本是否正确安装方法:TensorFlow,PyTorch,MXNet,PaddlePaddle

    在深度学习框架GPU版本安装成功后,需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单,CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GP...

    小宋是呢
  • 超详细配置教程:用 Windows 电脑训练深度学习模型

    虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的,但 Windows 也是一个非常重要的系统,也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Window...

    Python数据科学
  • 用Windows电脑训练深度学习模型?超详细配置教程来了

    本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可...

    代码医生工作室
  • 用Windows电脑训练深度学习模型?超详细配置教程来了

    本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程,其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是,即便只是配置深度学习环境,任务也不轻松。你很有可...

    机器之心
  • Ubuntu 18.04+RTX2080Ti+CUDA10.1+CUDNN7.6.5+Pytorch1.3环境部署(详细教程)

    修正:Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0,cudnn7.5.1,pytorch1.4.0+cu100 / torchvisio...

    全栈程序员站长
  • 深度学习如何挑选GPU?

    深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022...

    abs_zero
  • 深度学习如何挑选GPU?

    深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022...

    小白学视觉
  • AI | 深度学习GPU怎么选(建议收藏)

    工欲善其事必先利其器,今天聊一聊深度学习必备GPU如何去选,记得收藏哦! 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上...

    小白学视觉
  • 基于 yolov5n6 和tkinker实现的检测模型的可视化界面

    关于 pytorch 安装查看官方文档 PyTorch Get Started docs

    润森
  • 深度学习GPU最全对比,到底谁才是性价比之王? | 选购指南

    张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱,到底怎么选?

    磐创AI

扫码关注腾讯云开发者

领取腾讯云代金券