国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

【PaddlePaddle】保姆級(jí)教程：Ubuntu22.04+CUDA12.2編譯PaddlePaddle源碼并安裝

2年前作者：Lies.分類(lèi)：Toy博客閱讀(27)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【PaddlePaddle】保姆級(jí)教程：Ubuntu22.04+CUDA12.2編譯PaddlePaddle源碼并安裝。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問(wèn)。

寫(xiě)在前面

恰逢研一開(kāi)學(xué)，在上課之余想利用這可以自己支配的半年時(shí)間再擴(kuò)展一項(xiàng)技能。

突然想到自己平常在某乎看到眾多帖子均在寫(xiě)pytorch大大小小的坑，于是思來(lái)想去，決定支持一下國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架：PaddlePaddle

開(kāi)個(gè)新坑，記錄自己的學(xué)習(xí)歷程

安裝WSL2 Ubuntu 22.04 LTS

準(zhǔn)備工作

需要先啟用“適用于 Linux 的 Windows 子系統(tǒng)”可選功能，然后才能在 Windows 上安裝 Linux 分發(fā)。

以管理員身份打開(kāi)PowerShell并運(yùn)行：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

顯示操作成功后，重啟電腦即可（注意是重啟不是“關(guān)機(jī)然后啟動(dòng)”）：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

注意，重啟電腦后只能夠安裝WSL1

安裝 WSL2 之前，必須啟用“虛擬機(jī)平臺(tái)”可選功能，以管理員身份打開(kāi) PowerShell 并運(yùn)行：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

顯示操作成功后，再次重新啟動(dòng)電腦，以完成WSL安裝并更新到 WSL2

重啟后，將WSL2設(shè)為默認(rèn)版本，用管理員身份打開(kāi) Powershell 輸入以下命令：

wsl --set-default-version 2

便捷安裝

直接在Microsoft Store搜索ubuntu，選擇合適版本，默認(rèn)只能安裝在c盤(pán)。

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

安裝后“打開(kāi)”即可，按照命令行的指引輸入用戶(hù)名和密碼。

手動(dòng)安裝

首先獲取安裝包：ubuntu2204，其他版本的安裝包詳見(jiàn)參考文檔2。

下載完成后，可以看到文件名為Ubuntu2204-221101.AppxBundle，我們將其重命名為Ubuntu2204.zip，并解壓縮至你想安裝的盤(pán)內(nèi)，可以看到里面的文件結(jié)構(gòu)是這樣的：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

雙擊運(yùn)行其中的Ubuntu_2204.1.7.0_x64.appx，按照引導(dǎo)進(jìn)行安裝、輸入用戶(hù)名和密碼即可完成安裝。

收尾工作

最后通過(guò)管理員Powershell執(zhí)行以下命令將 Ubuntu 18.04.6 LTS 設(shè)置為 WSL2 去執(zhí)行：

wsl --set-version Ubuntu-22.04 2

換源和系統(tǒng)更新

以下內(nèi)容就要進(jìn)入WSL2 Ubuntu進(jìn)行操作了，我習(xí)慣使用vscode連接WSL

首先對(duì)原本的軟件源配置文件/etc/apt/sources.list做一個(gè)備份：

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

然后打開(kāi)sources.list文件：

sudo vim /etc/apt/sources.list

直接鍵盤(pán)敲下49dd清除其中的全部?jī)?nèi)容，然后鍵盤(pán)敲下i進(jìn)入輸入模式。

在ubuntu | 鏡像站使用幫助 | 清華大學(xué)開(kāi)源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror中選擇對(duì)應(yīng)版本，我們使用22.04，復(fù)制對(duì)應(yīng)內(nèi)容：

# 默認(rèn)注釋了源碼鏡像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注釋
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

# 預(yù)發(fā)布軟件源，不建議啟用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse

將內(nèi)容使用ctrl v粘貼到sources.list中，鍵盤(pán)敲下ESC后繼續(xù)敲下:wq，按下回車(chē)即可完成寫(xiě)入。

最后更新源即可完成源的替換，注意要全部get成功，沒(méi)有err：

sudo apt update

之后我們使用清華源更新系統(tǒng)：

sudo apt -y update && sudo apt -y upgrade

最后，如果你想用linux自帶的python進(jìn)行源碼編譯，需要下載python3.7以上的python版本，并設(shè)為默認(rèn)，詳情參考參考文檔4。

由于我習(xí)慣用ananconda作為python管理工具，因此不使用自帶的python。

安裝gcc、g++、cmake

gcc 11.4

sudo apt install gcc

查看gcc版本：

gcc --version

版本高于8.2.0即可，否則無(wú)法編譯paddle源碼，如果仍是gcc 7，使用以下指令升級(jí)到gcc 8.4.0：

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test && \
sudo apt update && \
sudo apt install gcc-8 && \
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-8 90

g++ 11.4

sudo apt install g++

查看g++版本：

g++ --version

g++版本需要和gcc版本保持一致，比如都是11的大版本或者都是8的大版本，如果你是從gcc 7升級(jí)到gcc 8，可以參考參考文檔6進(jìn)行升級(jí)

cmake 3.27

如果按照paddle官方的說(shuō)法裝3.16，會(huì)發(fā)生下面的問(wèn)題：CUDA_STANDARD is set to invalid value ‘17’ · Issue #54822 · PaddlePaddle/Paddle (github.com)

PaddlePaddle自己不把github issue給更新到文檔里嗎？？？太坑了點(diǎn)吧？？？

首先獲取安裝包：

wget -q https://cmake.org/files/LatestRelease/cmake-3.27.0-linux-x86_64.tar.gz

解壓：

tar -zxvf cmake-3.27.0-linux-x86_64.tar.gz

配置環(huán)境變量，進(jìn)入~/.bashrc文件：

sudo vim ~/.bashrc

鍵盤(pán)敲擊i進(jìn)入編輯，在末尾添加內(nèi)容：

export PATH=/home/liyang/cmake-3.27.0-linux-x86_64/bin:$PATH

然后讓配置文件生效：

source ~/.bashrc

使用cmake --version查看到相應(yīng)版本即說(shuō)明安裝成功。

安裝cuda、cudnn、nccl

cuda 12.2

首先去CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer找到自己想安裝的版本，單擊進(jìn)去，按照自己的ubuntu系統(tǒng)進(jìn)行選擇：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

按照installation instructions下的兩個(gè)命令安裝就行：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run && \
sudo sh cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run

安裝完成后，添加環(huán)境變量

首先進(jìn)入~/.bashrc文件：

sudo vim ~/.bashrc

鍵盤(pán)敲擊i進(jìn)入編輯，在末尾添加如下兩行內(nèi)容：

export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH

然后讓配置文件生效：

source ~/.bashrc

使用nvcc --version查看到版本即說(shuō)明安裝成功：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

cudnn 8.9.4.25

安裝包在cuDNN Archive | NVIDIA Developer下載，注意版本對(duì)cuda對(duì)應(yīng)。

PaddlePaddle 可以使用 cuDNN v5.1 之后的任何一個(gè)版本來(lái)編譯運(yùn)行，但盡量請(qǐng)保持編譯和運(yùn)行使用的 cuDNN 是同一個(gè)版本。推薦使用最新版本的 cuDNN。

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

下載好安裝包后，進(jìn)行解壓：

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda12-archive.tar.xz

命令行進(jìn)入解壓后的文件夾，輸入以下命令：

sudo cp lib/* /usr/local/cuda-12.2/lib64/ && \
sudo cp include/* /usr/local/cuda-12.2/include/ && \
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.2/lib64/* && \
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.2/include/*

完成cudnn的安裝。

nccl

進(jìn)入NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) Legacy Download Page | NVIDIA Developer，按照下圖指引：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

使用Network installer安裝nccl：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb && \
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb && \
sudo apt-get update && \
sudo apt install libnccl2=2.18.3-1+cuda12.2 libnccl-dev=2.18.3-1+cuda12.2

此時(shí)出現(xiàn)了以下問(wèn)題：

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-12.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8 is not a symbolic link

/sbin/ldconfig.real: Can’t link /usr/lib/wsl/lib/libnvoptix_loader.so.1 to libnvoptix.so.1
/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 is not a symbolic link

再次執(zhí)行最后一行的安裝命令后顯示已經(jīng)安裝了，所以暫時(shí)擱置這個(gè)問(wèn)題。

安裝anaconda

也可以直接使用自帶的python，我個(gè)人更喜歡包管理工具。

從Free Download | Anaconda獲取安裝包鏈接，然后命令行使用wget拉到本地就行

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

將sh文件運(yùn)行安裝即可

bash Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

中途會(huì)有多次回車(chē)和輸入"yes"的情況

重啟命令行，看到(bash)即表示安裝成功

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

完成安裝，現(xiàn)在新建個(gè)env用于之后paddlepaddle的安裝

conda create -n paddle python=3.11

進(jìn)入虛擬環(huán)境：

conda activate paddle

安裝之后編譯必要的包：

pip install numpy protobuf

配置github

安裝git：

sudo apt-get install git

隨后用git --version檢查是否安裝成功。

配置用戶(hù)名：

git config --global user.name xxx

注意把xxx替換成自己的用戶(hù)名

配置郵箱地址：

git config --global user.email xxx

注意把xxx替換成自己的郵箱

隨后用git config --list查看是否配置成功

生成SSH密鑰：

ssh-keygen -t rsa -C "xxxx@xxx.com"

注意提替換成自己的郵箱

之后就可以看到生成了~/.ssh目錄，并且其中包含了兩個(gè)文件id_rsa和id_rsa.pub

使用vscode直接打開(kāi)id_rsa.pub，復(fù)制其中的內(nèi)容
打開(kāi)github，按下圖順序?qū)⒃搒sh key添加進(jìn)去

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

檢查是否配置成功

ssh git@github.com

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

解決git clone無(wú)法連接的問(wèn)題：

取消Git本身的代理，使用本機(jī)的代理。

//取消http代理
git config --global --unset http.proxy
//取消https代理 
git config --global --unset https.proxy

Linux下使用make從源碼編譯PaddlePaddle

安裝必要工具

bzip2

sudo apt install -y bzip2

make

sudo apt install -y make

其他依賴(lài)環(huán)境

sudo apt install unrar swig patchelf

設(shè)置python相關(guān)的環(huán)境變量

找到Python lib的路徑，設(shè)置PYTHON_LIBRARIES：

find `dirname $(dirname $(which python3.11))` -name "libpython3.11.so"

得到路徑：/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/lib/libpython3.11.so 注意下面換成自己的路徑。

export PYTHON_LIBRARY=/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/lib/libpython3.11.so

找到Python Include的路徑，設(shè)置PYTHON_INCLUDE_DIR：

find `dirname $(dirname $(which python3))`/include -name "python3.11"

得到路徑：/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/include/python3.11 注意下面換成自己的路徑。

export PYTHON_INCLUDE_DIRS=/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/include/python3.11

設(shè)置系統(tǒng)環(huán)境變量路徑：

將第一步的路徑最后兩級(jí)目錄改為/bin/后的路徑為：/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/bin/
```
export PATH=/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/bin/:$PATH
```

注意換成自己的路徑

拉取源碼倉(cāng)庫(kù)并編譯

以下內(nèi)容摘自Linux 下使用 make 從源碼編譯-使用文檔-PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)

從github拉取paddlepaddle的源碼，進(jìn)入其對(duì)應(yīng)的Paddle目錄下，并切換git分支到develop
```
git clone git@github.com:PaddlePaddle/Paddle.git && \
cd Paddle && \
git checkout develop
```

這是最關(guān)鍵的一點(diǎn)，修改git submodule的url，使用SSH而不是http，（如果你配置了科學(xué)上網(wǎng)，請(qǐng)?zhí)^(guò)此步，如何為wsl配置可以參考參考文檔9的一條關(guān)于TUN模式的評(píng)論，當(dāng)然我更推薦配置一下，這樣就沒(méi)后面這些破事兒了-.-）

打開(kāi)Paddle/.gitmodules文件，復(fù)制下面的內(nèi)容替換其中的內(nèi)容：

[submodule "third_party/protobuf"]
	path = third_party/protobuf
	url = git@github.com:protocolbuffers/protobuf.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/pocketfft"]
	path = third_party/pocketfft
	url = https://gitlab.mpcdf.mpg.de/mtr/pocketfft.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/gflags"]
	path = third_party/gflags
	url = git@github.com:gflags/gflags.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/gloo"]
	path = third_party/gloo
	url = git@github.com:ziyoujiyi/gloo.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/dlpack"]
	path = third_party/dlpack
	url = git@github.com:dmlc/dlpack.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/utf8proc"]
	path = third_party/utf8proc
	url = git@github.com:JuliaStrings/utf8proc.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/warpctc"]
	path = third_party/warpctc
	url = git@github.com:baidu-research/warp-ctc.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/warprnnt"]
	path = third_party/warprnnt
	url = git@github.com:PaddlePaddle/warp-transducer.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/xxhash"]
	path = third_party/xxhash
	url = git@github.com:Cyan4973/xxHash.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/pybind"]
	path = third_party/pybind
	url = git@github.com:pybind/pybind11.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/threadpool"]
	path = third_party/threadpool
	url = git@github.com:progschj/ThreadPool.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/zlib"]
	path = third_party/zlib
	url = git@github.com:madler/zlib.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/glog"]
	path = third_party/glog
	url = git@github.com:google/glog.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/eigen3"]
	path = third_party/eigen3
	url = https://gitlab.com/libeigen/eigen.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/snappy"]
	path = third_party/snappy
	url = git@github.com:google/snappy.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/cub"]
	path = third_party/cub
	url = git@github.com:NVIDIA/cub.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/cutlass"]
	path = third_party/cutlass
	url = git@github.com:NVIDIA/cutlass.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/xbyak"]
	path = third_party/xbyak
	url = git@github.com:herumi/xbyak.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/mkldnn"]
	path = third_party/mkldnn
	url = git@github.com:oneapi-src/oneDNN.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/flashattn"]
	path = third_party/flashattn
	url = git@github.com:PaddlePaddle/flash-attention.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/gtest"]
	path = third_party/gtest
	url = git@github.com:google/googletest.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/openblas"]
	path = third_party/openblas
	url = git@github.com:xianyi/OpenBLAS.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/leveldb"]
	path = third_party/leveldb
	url = git@github.com:google/leveldb.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/brpc"]
	path = third_party/brpc
	url = git@github.com:apache/brpc.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/rocksdb"]
	path = third_party/rocksdb
	url = git@github.com:Thunderbrook/rocksdb
	ignore = dirty
[submodule "third_party/absl"]
	path = third_party/absl
	url = git@github.com:abseil/abseil-cpp.git
	ignore = dirty
[submodule "third_party/jitify"]
	path = third_party/jitify
	url = git@github.com:NVIDIA/jitify.git
	ignore = dirty

==注意：==此時(shí)所有的submodule均以clone，但被清除內(nèi)容了，此時(shí)，只需要回去把每個(gè)倉(cāng)庫(kù)的changes給撤回就可以了：

第一步：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

第二步：

cuda12.2對(duì)應(yīng)的paddle,PaddlePaddle從入門(mén)到入土,paddlepaddle,學(xué)習(xí),人工智能,python

對(duì)每個(gè)submodule都重復(fù)這樣的操作，得到其內(nèi)容

然后再選擇性的對(duì)未成功clone的submodule進(jìn)行手動(dòng)SSH clone即可，如果都clone成功了就不需要手動(dòng)。

這一步可能需要點(diǎn)時(shí)間，可以在編譯的時(shí)候（第4步）重復(fù)進(jìn)行，自己操作一下把third_party全部補(bǔ)全即可。

創(chuàng)建build目錄并進(jìn)入，用于編譯
```
mkdir build && cd build
```
執(zhí)行cmake，注意提前查閱附錄-使用文檔-PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)平臺(tái)中的編譯選項(xiàng)表，這里我編譯的是GPU版本

首先我們回頭去安裝相關(guān)依賴(lài)包中4找到之前得到的兩個(gè)路徑：

PYTHON_INCLUDE_DIR：/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/include/python3.11

PYTHON_LIBRARY：/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/lib/libpython3.11.so

然后將envs及之前的路徑復(fù)制下來(lái)，之后加上創(chuàng)建的conda環(huán)境名、bin和python版本構(gòu)成路徑DPYTHON_EXECUTABLE：/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/bin/python.3.11

在編譯選項(xiàng)中填入對(duì)應(yīng)路徑即可
```
cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE:FILEPATH=/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/bin/python3.11 -DPYTHON_INCLUDE_DIR:PATH=/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/include/python3.11 -DPYTHON_LIBRARY:FILEPATH=/home/liyang/anaconda3/envs/paddle/lib/libpython3.11.so -DWITH_GPU=ON
```
看到下面這個(gè)，說(shuō)明成功了：
編譯
```
make -j$(nproc)
```
編譯成功后進(jìn)入/paddle/build/python/dist目錄下找到生成的.whl包，然后在需要安裝該包的conda環(huán)境下進(jìn)行安裝即可文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-776402.html
```
pip3 install -U xxx.whl
```

參考文檔

Windows10/11 三步安裝wsl2 Ubuntu20.04（任意盤(pán)） - 知乎 (zhihu.com)
舊版 WSL 的手動(dòng)安裝步驟 | Microsoft Learn
ubuntu | 鏡像站使用幫助 | 清華大學(xué)開(kāi)源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror
Ubuntu將默認(rèn)python版本改為python3_ubuntu20如何將python3默認(rèn)為python_早睡的葉子的博客-CSDN博客
【Linux】安裝CUDA 11.2 和 cuDNN 8.4.0并檢查是否安裝成功_linux查看cudnn是否安裝成功_TangPlusHPC的博客-CSDN博客
gcc: error trying to exec ‘cc1plus‘: execvp: no such file or directory_gcc: error trying to exec ‘cc1plus’: execvp: no su_pan_mlpan的博客-CSDN博客
Linux文件 profile、bashrc、bash_profile區(qū)別 - 知乎 (zhihu.com)
git提交或克隆報(bào)錯(cuò)fatal: unable to access ‘https://github.com/tata20191003/autowrite.git/‘: Failed to connec_fatal: unable to access 'https://github.com/whldk/_good_good_xiu的博客-CSDN博客
為WSL2一鍵設(shè)置代理

到了這里，關(guān)于【PaddlePaddle】保姆級(jí)教程：Ubuntu22.04+CUDA12.2編譯PaddlePaddle源碼并安裝的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

RMers電腦裝Ubuntu22.04，Windows和Ubuntu雙系統(tǒng)（保姆級(jí)教程?。?/a>
方法一：企業(yè)開(kāi)源和Linux | Ubuntu ? ? ? ? ? ? ? 點(diǎn)擊下載 ? ? ? ? ? ? ? 點(diǎn)擊下載Ubuntu桌面板 ? ? ? ? ? ? ? 找到Ubuntu22.04版本 ? ? ? ? ? ? ? 下載方法二：magnet:?xt=urn:btih:75439D5DE343999AB377C617C2C647902956E282 ? ? ? ? ? ? ? 點(diǎn)擊次鏈接直接下載 1、準(zhǔn)備一個(gè)空U盤(pán) 2、下載燒錄軟
2024年02月03日
瀏覽(26)
保姆級(jí)教程：樹(shù)莓派4B 安裝Ubuntu 22.04 Server操作系統(tǒng)
1、在樹(shù)莓派4B上安裝Ubuntu 22.04 Desktop操作系統(tǒng)，使用Putty初始化遠(yuǎn)程訪問(wèn)更新系統(tǒng)，最后實(shí)現(xiàn)Ubuntu操作系統(tǒng)的遠(yuǎn)程桌面。 2、動(dòng)手操作完，能熟悉了解樹(shù)莓派操作系統(tǒng)的完整安裝過(guò)程，熟悉相關(guān)的工具軟件。 3、能夠?qū)W會(huì)使用最簡(jiǎn)單的Ubuntu OS操作命令。硬件： 1）主角：樹(shù)莓派
2023年04月19日
瀏覽(38)
Debian 12 / Ubuntu 22.04 安裝 Docker 以及 Docker Compose 教程
本文將指導(dǎo)如何在 Debian 12 和 Ubuntu 22.04 下安裝 Docker 以及 Docker Compose。 PS：本文同時(shí)適用于 Debian 11 以及 Ubuntu 20.04 什么是 Docker？ Docker 是一種容器化技術(shù)，可以在服務(wù)器上快速搭建容器并在不污染宿主機(jī)的情況下運(yùn)行軟件，而不再需要安裝配置各種環(huán)境。開(kāi)源 Docker 社區(qū)致力
2024年02月05日
瀏覽(55)
【Ubuntu 22.04安裝CUDA】
步驟1：更新系統(tǒng) 在終端中運(yùn)行以下命令，確保系統(tǒng)已更新到最新版本：步驟2：安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)* 要使用CUDA，您需要安裝NVIDIA的專(zhuān)有GPU驅(qū)動(dòng)。運(yùn)行以下命令來(lái)安裝：在安裝驅(qū)動(dòng)程序后，重啟計(jì)算機(jī)以應(yīng)用更改：如何確定安裝驅(qū)動(dòng)版本步驟3：添加NVIDIA CUDA存儲(chǔ)庫(kù) 在終端中
2024年02月13日
瀏覽(66)
ubuntu22.04普通用戶(hù)配置cuda
??在ubuntu22.04服務(wù)器上使用root用戶(hù)安裝了cuda，普通用戶(hù)登錄時(shí)仍然沒(méi)辦法直接使用。進(jìn)入如下目錄，可以看到cuda版本是12.0版本。在文件尾部添加相應(yīng)路徑：(其中cuda-12.0請(qǐng)修改為自己對(duì)應(yīng)的版本) :wq 保存退出
2023年04月23日
瀏覽(21)
Ubuntu22.04 系統(tǒng) 安裝驅(qū)動(dòng) && CUDA11.8
參考： https://blog.csdn.net/weixin_43387635/article/details/126749463 Ubuntu22.04安裝顯卡驅(qū)動(dòng)(高速、避錯(cuò)版)-CSDN博客 -------------------------------------------------安裝驅(qū)動(dòng)-------------------------------------------------------------------- 原作者說(shuō) 需要注意的兩條 ① ? 安裝之前進(jìn)入主板BIOS，關(guān)閉安全啟動(dòng)??！
2024年03月27日
瀏覽(45)
ubuntu22.04版本安裝CUDA及cuDNN
此方法僅針對(duì)ubuntu22.04下linux系統(tǒng)安裝及配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境，其他版本不知可通用！ 1-1 先更新所有的軟件包 1-2 獨(dú)立顯卡驅(qū)動(dòng)-安裝注：在安裝顯卡驅(qū)動(dòng)時(shí)需要進(jìn)入BIOS關(guān)閉安全啟動(dòng)模式。 1-3 驗(yàn)證
2023年04月08日
瀏覽(41)
Ubuntu22.04安裝CUDA11.8和CUDNN
下載CUDA11.8 選擇對(duì)應(yīng)的系統(tǒng) 架構(gòu) OS 版本逐步執(zhí)行上圖命令編輯環(huán)境變量文件配置環(huán)境變量重啟重啟重啟重要的事情說(shuō)三邊查看版本結(jié)果下載cudnn 找到適合你的cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse7415-10 安裝cudnn 下載好以后解壓(注意核對(duì)下載和解壓名稱(chēng)是否
2024年02月09日
瀏覽(22)
ubuntu 22.04安裝cuda、cudnn、conda、pytorch
視頻連接 cuda 11.8 點(diǎn)擊進(jìn)入復(fù)制第一行代碼，在終端輸入下載找到下載的文件位置，復(fù)制第二行代碼 guide
2024年02月10日
瀏覽(20)
Ubuntu 22.04 安裝Nvidia顯卡驅(qū)動(dòng)、CUDA、cudnn
GPU做深度學(xué)習(xí)比CPU要快很多倍，用Ubuntu跑也有一定的優(yōu)勢(shì)，但是安裝Nvidia驅(qū)動(dòng)有很多坑 Ubuntu版本：22.04.3 LTS 分區(qū)： /boot 分配 1G ，剩下都分給根目錄 / 顯卡：GTX 1050 Ti 坑1：用Ubuntu自帶的 Additional Drivers可能會(huì)出問(wèn)題，應(yīng)該從官網(wǎng)下載驅(qū)動(dòng)文件坑2：用deb文件安裝可能會(huì)出問(wèn)題，
2024年02月08日
瀏覽(22)