ubuntu安装pytorch。Ubuntu安装谷歌浏览器；

Pytorch环境搭建(ubuntu22.04+miniconda3+vscode)

安装Pytorch 打开Miniconda3的命令行界面。创建一个新的conda环境。使用从Pytorch官网获取的conda安装命令在该环境中安装Pytorch。确保命令中包含正确的CUDA版本信息，以启用GPU加速。安装完成后，通过运行简单的Pytorch测试代码来验证安装是否成功。

创建新的conda环境：conda create -n cuda_env python=8删除conda环境：conda remove -n 环境名 --all添加conda源：使用conda config --add channels 源地址添加清华源等第三方源。安装GCC编译器：根据需要安装指定版本的GCC编译器，并创建软链接。

生信分析环境搭建指南（Ubuntu 204）为了高效地进行生信分析，首先需要准备好安装工作环境。推荐使用Miniconda3，它是一个精简版的Anaconda，内置conda和Python。对于数据科学爱好者，Anaconda提供了广泛的软件库。访问官方Miniconda3下载页面（Miniconda介绍文件），或直接在网站上下载。

创建虚拟环境：使用conda create n your_env_name python=x命令创建Python虚拟环境。安装深度学习框架：在虚拟环境中使用conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x c pytorch命令安装PyTorch，其中xx.x应与CUDA版本匹配。

Linux安装Nvidia显卡驱动+CUDA+cuDNN+PyTorch

将cuDNN文件夹中的cudnn.h和libcudnn*文件复制到已安装CUDA的相应目录。至此，cuDNN安装完成，可以准备安装PyTorch。访问PyTorch官网找到对应CUDA版本的PyTorch版本，推荐使用豆瓣源通过pip安装，确保安装成功。检测PyTorch是否成功调用显卡，通过特定命令进行验证。

显卡驱动：最低要求：仅基础使用PyTorch时，只需安装显卡驱动。安装方法：Windows用户可通过GeForce Experience或手动下载exe安装；Linux用户则通常通过图形化界面更新源后安装。CUDA Toolkit和cuDNN：无需安装：若仅基础使用，conda或pip会自动处理后续依赖，无需单独安装CUDA Toolkit和cuDNN。

安装完成后，通过命令行检查驱动和CUDA Toolkit版本，确保安装成功。cuDNN的安装则需根据CUDA Toolkit版本选择对应版本。切换CUDA版本时，Linux用户需更改软链接，Windows用户则需修改环境变量。卸载时，只需根据安装时的指令进行操作，注意版本号对应。

选择第一个选项（通常是适用于CUDA的cuDNN Library for Windows），下载并解压。移动cudnn文件 将解压后的bin、include、lib文件夹中的文件分别移动到CUDA对应的文件夹中，路径类似C：Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv12。

首先，登录NVIDIA官网获取对应CUDA版本的cuDNN下载链接，例如：developer.nvidia.com/rd...通过wget下载，然后解压下载的文件（可能不是tar或xz，需删除多余内容）。将解压后的文件移动到CUDA安装目录并更改权限，接着验证版本号。如果验证未通过，可参考相关链接进行解决。

Compute Platform根据CUDA的安装版本来进行选择，CUDA版本高于18选择CUDA 11，反之选择CUDA 18。2验证pytorch是否安装成功： 在命令行界面输入python进入到python编辑，输入import torch以验证pytorch是否安装成功，如果没有报错即代表安装成功。

【多智能体强化学习】Pymarl虚拟环境安装步骤(Windows/Ubuntu)

首先，安装StarCraft II。在Windows系统中，直接从官网下载最新版。对于Ubuntu系统，需要安装SC69232版本的SC2环境。下载安装包并解压至用户名文件夹中。接着，创建Pymarl虚拟环境。具体步骤可以参考相关文章，或者在Anaconda中安装。

在命令行中进入Pymarlmaster文件夹，运行src/main.py文件以测试环境。Ubuntu系统：安装StarCraft II：下载SC69232版本的StarCraft II安装包，并解压至用户名文件夹中。创建Pymarl虚拟环境：同样可以使用Anaconda或其他虚拟环境管理工具创建一个新的虚拟环境。

作用：强化学习算法与环境模拟器之间的桥梁，连接强化学习控制的智能体与环境模拟器中的智能体。组成：由env.world对象和env.agents对象组成。关键方法：reset、step、render等，用于控制环境模拟器并获取智能体的观测、奖励等信息。

【DL环境搭建】ubuntu+conda+CUDA/CUDnn/Pytorch

使用conda search cudnn --info查看可提供的版本。使用conda install cudnn=1 -c 源地址安装指定版本的cuDNN。PyTorch安装 安装步骤：直接到PyTorch官网选择对应版本。

在安装cuDNN之前，需要确认其与已安装的CUDA版本的兼容性。cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络加速库，必须与CUDA版本相匹配。安装cuDNN：下载与CUDA版本兼容的cuDNN，并按照官方文档进行安装。通常，cuDNN的安装包包含一系列库文件和头文件，需要将其放置在正确的系统路径下。

打开Anaconda Prompt，使用conda create n myenv python=x创建一个新的conda环境。激活环境，使用conda activate myenv。在该环境中安装Pytorch，使用如conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=17 c pytorch的命令。

解压下载的cuDNN压缩包，将cuda文件夹中的bin文件夹（包含cudnn64_dll文件）添加到系统Path环境变量中。安装Pytorch稳定版0 访问Pytorch官网：滑动到安装选项部分，根据电脑环境（如Windows、CUDA 0）选择相应的安装命令。

确保PyTorch版本与CUDA版本兼容。检查系统环境变量是否正确设置（如LD_LIBRARY_PATH）。TensorFlow无法使用GPU：确保TensorFlow版本支持当前CUDA版本。确保cuDNN已正确安装并配置。检查系统环境变量是否正确设置（如CUDA_HOME和LD_LIBRARY_PATH）。虚拟环境激活问题：在PyCharm中运行程序时，确保首先激活虚拟环境。

Win11下快速安装Ubuntu以及配置CUDA+Pytorch

1、在命令提示符中输入wsl setdefaultversion 1，并下载Linux内核更新包。以管理员权限运行命令启用虚拟机功能，并重启计算机。重启后，通过命令行确认WSL版本已更新，然后启动安装好的Ubuntu，注册并设置用户密码。

2、输入print（torch.cuda.is_available（），若返回True，则表示PyTorch已正确配置GPU加速。安装PyCharm和VSCode 前往PyCharm官网下载并安装PyCharm。前往VSCode官网下载并安装VSCode。在PyCharm和VSCode中配置Anaconda环境，以便使用PyTorch进行深度学习开发。

3、PyTorch的安装需访问官网，选择pip安装，找到与CUDA版本匹配的版本，如cu113-cp37。创建新项目并配置环境，如果遇到ModuleNotFoundError，可以创建conda虚拟环境，激活后在对应目录下用pip安装torch和torchvision。若需要卸载CUDA，可以通过控制面板找到NVIDIA相关组件，选择CUDA版本进行卸载。

4、首先，检查你的CUDA版本。在Windows上，通过键入win+R，然后输入cmd，在弹出的命令行中输入nvidia-smi，查看显示的CUDA版本，如16。接下来，根据你的CUDA版本选择对应的torch版本。访问PyTorch官网，通过pip或conda（取决于你的Python环境）进行安装。

5、在Win11上配置GPU，主要需要完成以下步骤：检查环境准备：在安装并尝试使用如Pytorch等依赖GPU的库时，通过代码检查当前设备是否为GPU。如果显示为CPU，则说明环境配置可能存在问题。安装NVIDIA驱动程序：在命令行中输入nvidiasmi命令，如果提示未找到命令，则说明未安装NVIDIA驱动程序。

安装torch_geometric详细步骤以及安装过程中可能出现的问题与对策_百度...

创建虚拟环境：为避免系统环境干扰，建议使用虚拟环境进行安装。

torch_geometric详细安装教程： 环境与版本检查 确认虚拟环境：首先确认你正在使用的虚拟环境，并确保该环境能正常调用安装的包。检查PyTorch版本：在虚拟环境中，使用命令检查已安装的PyTorch版本，以及是CPU版还是GPU版，同时确认CUDA版本。检查Python版本：激活虚拟环境后，输入python命令查看Python版本。

先安装torch_scatter 第二步安装torch_sparse 第三步安装torch_cluster 第四步安装torch_spline_conv 第五步安装torch_geometric。

使用PyTorch Geometric的步骤主要包括数据准备、模型构建和测试评估：数据准备：描述图数据：使用torch_geometric.data.Data来描述图数据，包括节点特征、图的连接情况、边的特征、目标值以及节点位置。加载数据集：通过torch_geometric.datasets直接接入图数据集，如ShapeNet等。

在Karate Club数据集上进行训练，使用半监督学习过程。通过定义网络架构、损失标准（如CrossEntropyLoss）和优化器（如Adam），进行多轮优化以训练模型参数。过滤分类器输出和真实标签，仅使用训练节点计算损失。训练后，节点嵌入随时间逐渐演化，显示3层GCN模型能够线性地分离社区并对大多数节点进行正确分类。

**安装PyG**：选择与PyTorch版本兼容的PyG包，例如torch-1+cu101。下载并使用pip进行安装。安装过程中，特别注意各包之间的版本兼容性，避免安装失败。为了简化安装步骤，推荐使用教程（链接略）作为参考，该教程提供了详细的安装指南和解决安装过程中可能遇到的问题。