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【易学又易用，就在MindSpore|【易学又易用，就在MindSpore v1.7 】MindSpore1.7源码编译安装GPU环境

(1) 前置安装
确认是安装 Ubuntu 是x86架构64位操作系统。Ubuntu 18.04 或者Ubuntu20
【【易学又易用，就在MindSpore|【易学又易用，就在MindSpore v1.7 】MindSpore1.7源码编译安装GPU环境】安装GCC、Git、glibc、CMake、OpenSSL。如已安装，跳过。注意，GCC 9不兼容CUDA 10.1
安装GCC sudo apt-get install gcc-7 git automake autoconf libtool libgmp-dev tcl patch libnuma-dev flex -y
安装CMake wget -O - https://apt.kitware.com/keys/... 2>/dev/null | sudo apt-key add -
sudo apt-add-repository "deb https://apt.kitware.com/ubuntu/ $(lsb_release -cs) main"
sudo apt-get install cmake -y
安装 Cuda10.1 或 11.1 驱动。已经安装，过。
查看安装的Cuda驱动 nvidia-smi
如没安装则需要安装 wget https://developer.download.nv...
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
echo -e "export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
安装cuDNN 下载配套CUDA 10.1的cuDNN v7.6.x : https://developer.nvidia.com/...
tar -zxvf cudnn.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*
如果之前安装了其他CUDA版本或者CUDA安装路径不同，替换路径和版本即可
安装Minicanda或者Anaconda。
安装Python 环境 3.7.5 或3.9.0（如何使用Conda安装可以直接创建命令即可，如果手动安装则需要配置Python环境变量）
创建环境 conda create --name py39_ms17 python=3.9.0
输入y source activate py39_ms17
image-20220505222729394.png
切换到环境 win:conda、linux：source source activate py39_ms17
查看安装版本 python --version
3.7.5 更新环境 pip install --upgrade pip
安装wheel和setuptools pip install wheel
pip install -U setuptools
Cuda 驱动 nvidia-smi
Cuda 版本 nvcc -V
image-20220505223740910.png
(2) 下载源码
从代码仓下载源码
git clone https://gitee.com/mindspore/m... -b r1.7
image-20220505224645980.png
注: 确保nvcc的安装路径已经添加到PATH与LD_LIBRARY_PATH环境变量中
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
(3) 编译执行
进入MindSpore根目录，然后执行编译脚本
cd mindspore
source activate py39_ms17
bash build.sh -e gpu -S on
默认从github下载依赖源码，当-S选项设置为on时，从对应的gitee镜像下载。
image-20220506174529253.png
(4) Pip安装本地生成的MindSpore
source activate py39_ms17
pip install output/mindspore_gpu-*.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed...
image-20220506174805504.png
配置Jupyterlab
source activate py39_ms17
pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.ed...
python -m ipykernel install --user --name py39_ms17 --display-name "py39_ms17"
验证
python -c "import mindspore; mindspore.run_check()"
image-20220506181733323.png
一把辛酸泪
MindSpore源码安装编译报错大合集(GPU)
华为云ID：sunxiaobei
邮箱：wangyunbeiwu@126.com

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