关于 WSL docker cuda，安装深度学习 Python 环境

[zxCoder]

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

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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

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

[fannas]

申请点钱用 azure notebook 吧…跑的飞快，不用关掉就行…

[zxCoder]

@Muniesa 再请教一个问题。。。我现在有个 requiremets.txt 里面指定了一些包的版本，不过我看上面都没有指定 gpu 还是 cpu 版本，比如 tensorflow pytorch，还有很多我不认识的包，所以直接装整个 requirements 文件有些会出错，有些会装成 cpu 版本(但是我不清楚哪些装错了)

这种情况我是不是应该一个包一个包确定之后单独 conda 装比较好。。。

[zxCoder]

@Muniesa

就比如这些东西

tensorflow==1.13.1
regex==2020.11.13
networkx==2.5
Keras==2.2.4
scipy==1.5.2
torch_geometric==1.6.3
transformers==4.1.1
torch==1.7.1
torch_scatter==2.0.5
torch_sparse==0.6.8
numpy==1.19.2
graph_tool==2.11
python_igraph==0.8.3
python_Levenshtein==0.12.2
scikit_learn==0.24.1

我大概就只知道 tensorflow keras torch 应该是有 gpu 版本的，然后其他的不太了解。。。

[IgniteWhite]

见我在 9 楼的链接和内容。conda 可以装和它本身不同版本的 puthon 到虚拟环境。不过我觉得你已经解决了。主流的也有用 pyenv 的

[Muniesa]

@zxCoder 是的，conda 的依赖处理会比较好，你这些东西有些是互相依赖的，conda 会一起装上，建议先把 tensorflow，keras，pytorch 这种框架装上，然后再看看缺什么继续装。

[zxCoder]

@IgniteWhite
多谢多谢

[supercaizehua]

用到啥装啥，一个版本对应一个虚拟环境，这样比较有序