Ubuntu18.04 nvidia-docker mindspore安裝——以1.8.1為例

手動安裝方法

因為我在docker容器中已經安裝好了cuda python3.8等，是以選擇手動安裝。已成功

（cuda11.1+cudnn8+python3.8.8）

原版官方安裝手冊

1.安裝MindSpore

選擇想要安裝的MindSpore版本。以1.8.1版本為例，執行以下指令。（直接輸入，不用管，

MS_VERSION

在後面用作

pip

下載下傳的版本号）

export MS_VERSION=1.8.1
           

然後根據CUDA版本及Python版本執行如下指令安裝MindSpore。

CUDA10.1 + Python3.7

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-10.1/mindspore_gpu-${MS_VERSION/-/}-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           

CUDA10.1 + Python3.8

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-10.1/mindspore_gpu-${MS_VERSION/-/}-cp38-cp38-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           

CUDA10.1 + Python3.9

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-10.1/mindspore_gpu-${MS_VERSION/-/}-cp39-cp39-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           

CUDA11.1 + Python3.7

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-11.1/mindspore_gpu-${MS_VERSION/-/}-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           

CUDA11.1 + Python3.8

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-11.1/mindspore_gpu-${MS_VERSION/-/}-cp38-cp38-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           

CUDA11.1 + Python3.9

pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/gpu/x86_64/cuda-11.1/mindspore_gpu-${MS_VERSION/-/}-cp39-cp39-linux_x86_64.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           

2.驗證是否成功安裝

運作MindSpore GPU版本前，請確定nvcc的安裝路徑已經添加到

PATH

與

LD_LIBRARY_PATH

環境變量中，如果沒有添加，以安裝在預設路徑的

CUDA11

為例，可以執行如下操作：

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
           

如果之前安裝了其他CUDA版本或者CUDA安裝路徑不同，隻需替換上述指令中的

/usr/local/cuda-11.1

為目前安裝的CUDA路徑。

驗證（官方的例子）：

方法一：

> 輸入

python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"

> 如果輸出以下内容則成功

MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!

           

方法二：

import numpy as np
import mindspore as ms
import mindspore.ops as ops

ms.set_context(device_target="GPU")
x = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x, y))
           

輸出：

[[[[2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]]

  [[2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]]

  [[2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]
   [2. 2. 2. 2.]]]]
           

說明MindSpore安裝成功了。

3.更新MindSpore版本

預設選擇

CUDA11

版本，若仍希望使用

CUDA10

版本，請選擇相應的完整wheel安裝包。

* 安裝TensorRT-可選

完成CUDA和cuDNN的安裝後，在TensorRT下載下傳頁面下載下傳配套

CUDA 11.1

的

TensorRT 7.2.2

，注意選擇下載下傳

TAR

格式的安裝包。假設下載下傳的檔案名為

TensorRT-7.2.2.3.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz

。使用以下指令安裝

TensorRT

。

nvidia官網需要登入

使用wget下載下傳該連接配接時老是下載下傳成HTML，而不是原版，Windows卻不會，不知道什麼原因，我是使用xftp傳到伺服器端的。

tar xzf TensorRT-7.2.2.3.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda-11.1.cudnn8.0.tar.gz
cd TensorRT-7.2.2.3
echo -e "export TENSORRT_HOME=$PWD" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=\$TENSORRT_HOME/lib:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
cd -