关于 WSL docker cuda，安装深度学习 Python 环境

研究生找了个搞数据库的导师，结果还是躲不过这玩意。。现在啥都得结合深度学习。。。

现在有一个项目需要我跑起来，然后我今天搞了一天的环境，问题有点多。

一开始不清楚就直接装了个 python3.9，然后有个 requirements.txt ，安装包的时候出错，查了一下发现里面用到了 tensorflow1，只能用 3.6，然而我已经不知道要怎么把 python3.9 换成 3.6 （试了几种方法。。。反而把环境搞乱了也没成功）

所以我打算用 docker，反正在本地只要跑跑 demo 就行，所以我写了一个 dockerfile，基于 python3.6 的镜像，把 requirements.txt 拷贝进去再安装，但是还是出现了很多错误。。

其中就有一些红色的也不知道错误还是警告

UserWarning: CUDA initialization: Found no NVIDIA driver on your system. Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download/index.aspx (Triggered internally at  /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.)

这我才想起来好像深度学习得用到一种叫 cuda 的东西，似乎就是这里出的问题。

所以我的问题是，这个 cuda 的环境，我是应该把他装在 docker 容器里吗？还是装在宿主机上，而且我用的是 windows 的 WSL，如果是装在容器里，我应该是找个 linux 镜像，然后再按照系统找到对应的 cuda 版本装上，然后再装上 python 等等。。。。感觉更麻烦了。。。。

所以我还想问针对我配置环境（装个 python3.6 装 cuda 装一些 python 包。。。）这个问题，有没有最简单的方法可以搞定。。。实在是太混乱了

发完帖子又想了一下，我应该是基于一个 cuda 的镜像，在上面装个 python3.6，再装 python 包，是这样吗？

然后 cuda 我的理解它应该是跟硬件相关的吧，那这个 cuda 镜像要根据我机器的显卡还是别的啥来选吗？而且我还多了一层 WSL

我看我电脑只支持 cuda8.0，那我就只能装 8.0 的 docker 镜像吗？

Muniesa

2021-05-21 15:17:31 +08:00

@zxCoder 独显驱动装好了吗？装好了就可以装一个 miniconda，用 conda 新建一个环境，可以指定 python 版本，CUDA 如果只是调用的话可以只使用 conda 的 cudatoolkit，也可以指定版本（显卡驱动版本太旧就不支持新版本的 cudatoolkit ），不影响系统的显卡驱动和 cuda 版本。

按你说的装个 python3.6 装 cuda 装一些 python 包，在 conda 下可以这么操作：

创建新环境：
conda create -n env_name python=3.6

激活环境：
conda activate env_name

安装 cuda：
conda install cudatoolkit=10.2

装一些 python 包：
可以用 conda 装也可以用 pip 装
比如：
conda install numpy
或者：
pip install numpy

这样装的 python 包都是在 conda 的环境中的，可以使用 conda list 查看，如果新项目要换 python 版本和 cuda 版本就新建一个环境。