linux深度学习环境配置（cuda,pytorch）
·
显卡驱动
首先查看linux服务器是否存在显卡驱动，可以输入以下命令
nvidia-smi
如果没有直接显示下面的画面
则进行下面的步骤：
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
上述步骤的意思是直接在线安装
然后重启linux服务器
reboot
发现输入显示显卡命令后，会报错，请求安装最新版本，这时候可能是因为GPU关闭，只需要执行
nvidia-smi -pm 1
再次执行
nvidia-smi
便会显示
安装cudatoolkit
可以看此链接
cudatoolkit安装
必须要对应版本
安装Pytorch
从网上找教程
后台运行程序
nohup python -u test.py > test.out 2>&1 &
1.“nohup”：保证程序不被挂起；
2.“python”：确保执行python代码；
3.“-u”：表示不启用缓存，实时打印输出信息到日志文件（不加利用tail查看时内容不会实时刷新）；
4.“test.py”：运行程序；
5.“>”：将打印信息输出到日志文件；
6.“test.out”：输出的日志文件；
7.“2>&1”：将标准错误输出转变为标准输出，可以将错误信息也输出到日志文件中，0-> stdin, 1->stdout, 2->stderr；
8.“&”：最后一个&表示后台运行程序。
ps -ef|grep python
利用kill命令杀死进程：
kill -9 进程序号
利用tail命令查看日志内容
tail -f test.out
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