話說最近2080Ti煉丹卡價(jià)格真是便宜，UP也入手了一張來進(jìn)行ai訓(xùn)練

折騰了幾天發(fā)現(xiàn)在Linux下訓(xùn)練速度確實(shí)要比win更快（同樣的svc版本4.0V1和訓(xùn)練集，batch_size：6，win大約是80s一個(gè)epoch，Linux是60s一個(gè)epoch），而且配置環(huán)境也更省心，但是中間還是有一些坑，所以寫了這篇教程，希望能幫助大家節(jié)約折騰的時(shí)間

本文的目的是讓沒接觸過Linux也能順利完成安裝so-vits-svc，并且可以最快用上新功能（如GUI界面，實(shí)時(shí)語音轉(zhuǎn)換），所以一切步驟盡力寫的通俗詳細(xì)，但部分步驟仍可能有不清楚的地方，若遇到問題可以在評(píng)論區(qū)提問，UP看到會(huì)第一時(shí)間解答

一些新版本更新的小功能

1.音頻推理自動(dòng)切片

在推理的時(shí)候，可以直接一首歌直接推理，不需要手動(dòng)切片，推理時(shí)命令行加入：

-cl, --clip：音頻自動(dòng)切片，0為不切片，單位為秒/s。

2.打開tensorboard用圖像的方法查看loss

終端輸入：

tensorboard --logdir=填你的train.log文件的絕對(duì)路徑

例如：tensorboard --logdir=/home/cecilia/PycharmProjects/SVCV2PY38T2/so-vits-svc-4.0-v2/logs/44k

3.啟動(dòng)gui界面以及語音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換

pip install -U so-vits-svc-fork //安裝分支

svcg //啟動(dòng)gui界面

若是遇到 No matching distribution found for PortAudio報(bào)錯(cuò)，可以執(zhí)行下面代碼解決

sudo apt-get install libportaudio2

pip install sounddevice

一.安裝Ubuntu

1. 下載Ubuntu，鏈接為：https://ubuntu.com/download/desktop，選擇Ubuntu 22.04.2 LTS即可

2. 使用balenaEtcher制作啟動(dòng)盤，balenaEtcher下載鏈接為：https://www.balena.io/etcher

   
   

3. 在計(jì)算機(jī)上安裝Ubuntu

   
   

4. 為了節(jié)約篇幅并專注主題，安裝Ubuntu的詳細(xì)教程本文就不詳細(xì)展開了哦，可參考官方教程：https://ubuntu.com/tutorials/install-ubuntu-desktop#1-overview，或在互聯(lián)網(wǎng)上搜索安裝Ubuntu教程

二.安裝N卡驅(qū)動(dòng)

1. 可使用Ubuntu自帶“軟件和更新”進(jìn)行一鍵安裝N卡驅(qū)動(dòng)：

   
   

2. 打開“軟件和更新”

   
   

3. 點(diǎn)擊列表第五個(gè)的“附加驅(qū)動(dòng)”，選擇“Nvidia driver metapackage 來自 515 （專有）”驅(qū)動(dòng)，并應(yīng)用（這個(gè)515自帶的CUDA版本應(yīng)該是11.7，正好適用于我們安裝so-vits-svc的環(huán)境）

?4.?安裝好重啟，打開終端，輸入nvidia-smi，如果驅(qū)動(dòng)正常安裝，這里會(huì)出現(xiàn)Driver版本和CUDA版本還有顯卡的使用情況（如果想要一直監(jiān)視顯卡使用情況，可以使用watch命令：watch -n 1 nvidia-smi，即可每秒刷新顯示顯卡使用情況）

使用本方法安裝N卡驅(qū)動(dòng)有可能失敗，為了節(jié)約篇幅并專注主題，本文僅介紹這一種方法，若安裝失敗，請(qǐng)?jiān)诨ヂ?lián)網(wǎng)搜索其他安裝N卡驅(qū)動(dòng)的方法哦（注意安裝的CUDA版本不要超過11.8，因?yàn)閜ytorch目前最新版本只支持11.8，本文建議安裝11.7）

三.安裝使用conda（可選，強(qiáng)烈建議）

（conda是一個(gè)開源的軟件包管理系統(tǒng)和環(huán)境管理系統(tǒng)，用于安裝多個(gè)版本的軟件包及其依賴關(guān)系，并在它們之間輕松切換，通過conda，我們可以方便安裝調(diào)試各種環(huán)境，特別是安裝了各種亂七八糟的包導(dǎo)致沖突后，我們可以直接新建一個(gè)環(huán)境，省心省力）

1.?下載Anaconda，鏈接為https://www.anaconda.com/products/distribution，下載“64-Bit (x86) Installer”即可

2.?安裝conda很簡單，輸入以下兩行代碼即可

chmod +x 此處直接把下載好的sh拖進(jìn)來按回車即可

bash 此處直接把下載好的sh拖進(jìn)來按回車即可

3.一路按回車和輸入yes即可，安裝好后，會(huì)提醒你重啟終端生效，重啟終端后，命令行前面出現(xiàn)（base）說明安裝成功

4.安裝好conda后，我們可以專門為so-vits-svc創(chuàng)建一個(gè)新的環(huán)境，方便管理so-vits-svc需要的包

conda create -n SVCPY38T3 python=3.8 ??

//此處創(chuàng)建了一個(gè)名叫“SVCPY38T3”，python版本為3.8的環(huán)境（python版本推薦使用3.8，UP原來使用的3.10發(fā)現(xiàn)安裝環(huán)境的時(shí)候會(huì)有大大小小的問題，3.8就很順利，并且推薦使用官方源，不要換國內(nèi)源，）

四.安裝PyCharm（可選，強(qiáng)烈推薦）

1.(PyCharm可以方便編輯和運(yùn)行代碼，并通過插件自動(dòng)檢查安裝包是否符合requirements條件）

2.打開Ubuntu自帶應(yīng)用商店

3.搜索PyCharm，下載即可（如果你是學(xué)生，可以使用學(xué)生認(rèn)證免費(fèi)使用PyCharm Professional，否則直接下載community社區(qū)版即可）

4.PyCharm新建一個(gè)項(xiàng)目，名稱可以隨便取，而python解釋器選擇已經(jīng)存在的解釋器-添加本地解釋器-conda環(huán)境，選擇剛剛創(chuàng)建的conda環(huán)境即可

5.打開設(shè)置-插件，搜索requirements，可下載自動(dòng)檢查包版本的插件

五.配置環(huán)境

1.從https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc 下載你想要的版本（本文以4.0V1為例）

2.把下載好的代碼解壓后直接拖進(jìn)PyCharm，并打開目錄中的requirements.txt，可以看到PyCharm正在檢查包版本，若是包沒有安裝或者版本不對(duì)，會(huì)自動(dòng)標(biāo)黃提醒我們

3.復(fù)制一份requirements.txt到桌面，打開終端輸入“conda activate SVCPY38T3“，激活上文創(chuàng)建的名為SVCPY38T3的環(huán)境，此時(shí)命令行前面的（base）應(yīng)該會(huì)切換到（SVCPY38）

4.輸入“pip install -r （把桌面的requirements.txt直接拖進(jìn)來）”,即可全程自動(dòng)安裝好環(huán)境，我們同時(shí)可以在PyCharm中看到已經(jīng)安裝好的包

六.試運(yùn)行以及處理報(bào)錯(cuò)

1.把checkpoint_best_legacy_500.pt文件放進(jìn)hubert目錄，把G_0.pth，D_0.pth放進(jìn)logs/44k目錄（底模也可以先不放，先試運(yùn)行一下，因?yàn)榈啄Ｒ前姹静粚?duì)，也有可能報(bào)錯(cuò)的，會(huì)加大我們排錯(cuò)的難度），以及數(shù)據(jù)集放在dataset_raw目錄里，然后打開README_zh_CN.md，在里面按照步驟一步一步運(yùn)行即可

2.不出意外的話，應(yīng)該沒有那么順利能成功運(yùn)行，可能會(huì)一些報(bào)錯(cuò)，我們可以根據(jù)報(bào)錯(cuò)信息進(jìn)行逐步排查（以下所有代碼請(qǐng)?jiān)谥耙呀?jīng)創(chuàng)建好的conda環(huán)境中進(jìn)行）：

-CPU?training?is?not?allowe或者h(yuǎn)ome/cecilia/anaconda3/envs/SVCPY38T2/lib/python3.8/site-packages/torch/xxx…….：這種報(bào)錯(cuò)應(yīng)該是torch問題，我們可以在終端檢查torch是否安裝好：

打開終端，輸入python

然后復(fù)制輸入下面三行代碼，回車：

import torch

x = torch.rand(5, 3)

print(x)

輸出結(jié)果若為：

tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217],

? ? ? ? [0.8337, 0.9050, 0.2650],

? ? ? ? [0.2979, 0.7141, 0.9069],

? ? ? ? [0.1449, 0.1132, 0.1375],

? ? ? ? [0.4675, 0.3947, 0.1426]])

則說明torch安裝了，但是不知道是否打開了gpu加速，我們可以再輸入下面代碼檢查一下：

import torch

torch.cuda.is_available()

若返回true，則說明正確安裝了torch并正確使用了gpu加速

解決報(bào)錯(cuò)方法：

若第一段代碼沒有輸出結(jié)果，則說明torch沒有安裝好，我們可以打開https://pytorch.org/get-started/locally/，選擇并下載你電腦需要的版本安裝

若第一段代碼有結(jié)果，第二段代碼返回false，則說明沒有正確使用gpu加速，同樣，我們可以打開https://pytorch.org/get-started/locally/，選擇并下載你電腦需要的版本安裝

若第一段代碼和第二段代碼都正常得到結(jié)果，則可能是torch版本問題，我們可以“pip install -U torch”，進(jìn)行升級(jí)torch，up實(shí)測，torch2.0也是可以正常運(yùn)行的，不一定要安裝requirements的古老版本

-ModuleNotFoundError:?No?module?named matplotlib或者"/home/cecilia/anaconda/envs/SVCPY38/Lib/python3.8/site-packages/fairseg/checkpoint_utils.py”或者No?matching?distribution?found?for?librosa：這種報(bào)錯(cuò)應(yīng)該是安裝包缺失

解決報(bào)錯(cuò)方法：

pip install 報(bào)錯(cuò)的包

（如pip install?librosa）

-安裝pyworld或fairseq的時(shí)候報(bào)錯(cuò)Could not build wheels for fairseq, pyworld, which is required to install pyproject.toml-based：

解決方法：

https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/issues/66