多次嘗試后發(fā)現(xiàn)3099僅支持cuda11.1以上的版本，對應(yīng)torch也只能在cu111以上，否則運(yùn)行會(huì)一直顯示不兼容的問題。(因?yàn)檫@個(gè)走了很多彎路，反復(fù)下載又刪掉cuda10，torch1.10.1cu102等，之后配置環(huán)境一定要結(jié)合服務(wù)器配置，做好準(zhǔn)備工作！)

---發(fā)現(xiàn)上述問題之后，嘗試cuda11.2+torch1.10.1cu113版本的組合，但這里由于網(wǎng)絡(luò)問題，下載torch總是失敗，多方查找解決方案，最終決定下在miniconda下配置環(huán)境。（之前一直知道conda配置環(huán)境大有優(yōu)勢，但偷懶沒有下載，用了之后表示真香）！

廢話有點(diǎn)多，大致把過程簡單記錄，以備不時(shí)之需。

首先關(guān)于miniconda安裝和簡單配置

wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #給執(zhí)行權(quán)限

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #運(yùn)行

cd ./home/用戶名/miniconda3/bin

chmod 777 activate

. ./activate #激活conda環(huán)境

conda config --add channels bioconda

conda config --add channels conda-forge #添加頻道

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ ?#這四條是添加channel

###下一步添加環(huán)境變量，否則conda不能運(yùn)行?。。ㄟ@個(gè)命令也是常見添加環(huán)境變量的命令）


vim ~/.bashrc

export PATH=$PATH:/home/用戶名/miniconda3/bin ?#根據(jù)實(shí)際路徑確定

export PATH=$PATH:/home/user2/miniconda3/bin （這是我的命令）

source ~/.bashrc #保存更改

接下來安裝cuda11.2

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run

sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run #安裝，具體彈出的設(shè)置參考網(wǎng)上教程

#接下來是添加環(huán)境變量

vim .bashrc

在末端添加如下（我可能寫的有點(diǎn)多，但不敢亂刪，卑微~）

export LD_LABRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin

export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.2

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

在conda下創(chuàng)建torch1.10.-cu113的環(huán)境（下載很快，不會(huì)像pip命令下載很久）

conda create -n torch1.10 python=3.8

conda activate torch1.10 #進(jìn)入虛擬環(huán)境

在torch官網(wǎng)找到對應(yīng)版本，并將參考命令輸入終端

?conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

最后測試一下是否可以

cd到st3目錄，運(yùn)行

python demo.py #未報(bào)錯(cuò)表示成功?。ㄎ易约涸O(shè)置的測試文件，查看cuda信息和能夠運(yùn)行將代碼放到gpu上運(yùn)行）

弱弱地說一句：忙活了好久終于先把gpu搭起來了，沒有白干，坐在圖書館里要感動(dòng)哭了！

大致搭建環(huán)境過程整理如上

接下來就需要進(jìn)一步了解conda相應(yīng)創(chuàng)建環(huán)境的指令以及復(fù)現(xiàn)st3代碼

運(yùn)行st3代碼報(bào)錯(cuò)如下：

ninja: build stopped: subcommand failed. -明天的任務(wù)，解決它！??！

參考資源（參考過多，如有缺少請及時(shí)告知）

https://www.jianshu.com/p/edaa744ea47d

https://blog.csdn.net/weixin_43057279/article/details/113991780?utm_term=cuda11%E5%AE%89%E8%A3%85&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-113991780&spm=3001.4430