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chore: 尝试切换到 ali oss

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camera-2018
2023-04-21 01:59:02 +08:00
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4.人工智能/4.6.1工欲善其事，必先利其器.md
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@@ -6,7 +6,7 @@
## 深度学习框架
![](static/boxcnWLzi1LIWLCncrXcTcjAKne.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnWLzi1LIWLCncrXcTcjAKne.png)
### 1、深度学习框架是什么
@@ -113,9 +113,9 @@ PyTorch 完全基于 Python。
官网如下
![](static/boxcnaF9UWNcr5pt99Zu5Wr0PTg.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnaF9UWNcr5pt99Zu5Wr0PTg.png)
![](static/boxcnqHCP5KiSF4Vmc6M1cjEXKg.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnqHCP5KiSF4Vmc6M1cjEXKg.png)
选择 Conda 或者 Pip 安装皆可
@@ -140,7 +140,7 @@ conda config --set show_channel_urls yes
### TensorFlow
![](static/boxcn5u9u9M6DPRh83ufoSwfuof.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcn5u9u9M6DPRh83ufoSwfuof.png)
#### 教程
@@ -161,17 +161,17 @@ cuda 版本需要额外配置，我们将这个任务留给聪明的你！！！
同时按下键盘的 win+r 键，打开 cmd，键入 `dxdiag` 然后回车
系统、显卡、声卡以及其他输入设备的信息都在这里了。（给出我的界面）
![](static/boxcnXHceTuUl0XzCNJv9RqHN9c.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnXHceTuUl0XzCNJv9RqHN9c.png)
cuda 版本查看
桌面空白位置摁下右键
![](static/boxcnbxhAei6H4OWjaN0Hp0YICg.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnbxhAei6H4OWjaN0Hp0YICg.png)
![](static/boxcnp9i1SagOxXd17W9BiP3RNe.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnp9i1SagOxXd17W9BiP3RNe.png)
![](static/boxcngaZNZB3XLSJia0rk0DgGbe.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcngaZNZB3XLSJia0rk0DgGbe.png)
#### linux
@@ -187,11 +187,11 @@ nvidia-smi
通常大家所指的 cuda 是位于/usr/local 下的 cuda
![](static/boxcntFGELTpdcVoigy5ldCorAb.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcntFGELTpdcVoigy5ldCorAb.png)
当然可以看到 cuda 是 cuda-11.6 所指向的软链接（类似 windows 的快捷方式），所以我们如果要切换 cuda 版本只需要改变软链接的指向即可。
![](static/boxcnTB39MtPKBr9CgufCpSIYuf.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnTB39MtPKBr9CgufCpSIYuf.png)
cuda driver version 是 cuda 的驱动版本。
@@ -199,9 +199,9 @@ cuda runtimer version 是我们实际很多时候我们实际调用的版本。
二者的版本是可以不一致的。如下图所示：
![](static/boxcnATNfI2spkNsXbqtIuwwY6c.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnATNfI2spkNsXbqtIuwwY6c.png)
![](static/boxcnz03UebyZ42JNOXpdUfjMBg.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnz03UebyZ42JNOXpdUfjMBg.png)
一般来讲 cuda driver 是向下兼容的。所以 cuda driver version >= cuda runtime version 就不会太大问题。
@@ -211,13 +211,13 @@ cuda runtimer version 是我们实际很多时候我们实际调用的版本。
以 pytorch 为例，可以看到在安装过程中我们选择的 cuda 版本是 10.2
![](static/boxcns8yMCuacj0A2BbMU6ZB08b.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcns8yMCuacj0A2BbMU6ZB08b.png)
那么这个 cudatookit10.2 和 nvidia-smi 的 11.7 以及 nvcc -V 的 11.4 三者有什么区别呢？
pytorch 实际只需要 cuda 的链接文件，即.so 文件，这些链接文件就都包含的 cudatookkit 里面。并不需要 cuda 的头文件等其他东西，如下所示
![](static/boxcnXWjMnlXjMg2lA1ApjoUhnh.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnXWjMnlXjMg2lA1ApjoUhnh.png)
所以我们如果想让使用 pytorch-cuda 版本，我们实际上不需要/usr/local/cuda。只需要在安装驱动的前提下，在 python 里面安装 cudatookit 即可。
@@ -227,8 +227,8 @@ pytorch 实际只需要 cuda 的链接文件，即.so 文件，这些链接文
Cudnn 是一些链接文件，你可以理解成是为了给 cuda 计算加速的东西。同样的我们也可以用以下命令查看/usr/local/cuda 的 cudnn：
![](static/boxcnPD5DbA3NPimtV0kVoDJGmh.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnPD5DbA3NPimtV0kVoDJGmh.png)
以及 pytorch 的 cuda 环境的 cudnn
![](static/boxcnZQ2Mc52Us6ku543l7WPEZd.png)
![](https://hdu-cs-wiki.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/boxcnZQ2Mc52Us6ku543l7WPEZd.png)