相信不少人在“煉丹”過程中，光是安裝或更新下面這“幾大位”時(shí)就經(jīng)歷了一段 "血淚史" 吧：
能不能拯救一下？
能，現(xiàn)在你使用 Lambda Stack，就能實(shí)現(xiàn)一行命令打包安裝或更新好 TensorFlow 與 PyTorch 等所有“煉丹”工具，包括所有的依賴項(xiàng)！
那么擦干眼淚，學(xué)起來？
Lambda Stack 與安裝
首先來了解一下 Lambda Stack 是什么。
這就是由 Lambda 創(chuàng)建的一個(gè) Debian PPA （個(gè)人軟件包存檔）。
目前，里面為你提供了這些工具的軟件包：
TensorFlow v2.4.1
PyTorch v1.8.0
CUDA v11.1
cuDNN v8.0.5
依賴項(xiàng)及其他框架，如 Caffe、Theano
然后大家通過系統(tǒng)的 APT 工具也就是 sudo apt-get install/update 命令，就可以很方便地下載里面的各種.deb 包了。
首先，檢查一下系統(tǒng)要求：
NVIDIA GPU (如 RTX 3090, 3080, 3070, 2080 Ti, A6000, Quadro RTX 8000)
Ubuntu 20.04 LTS
接下來，如果你是 desktop 版 Linux 系統(tǒng)，就請執(zhí)行以下命令：
server 版系統(tǒng)請執(zhí)行：
一切正常以后，重啟一下機(jī)子，就可以使用了：
如果上述軟件有更新，很簡單，只需下面這一行命令就 ok：
ps. 更新后也要重啟。
是不是方便多了。
下面摘取了 Reddit 上網(wǎng)友針對以上安裝過程的一些疑問，以及官方人員的回復(fù)。
Q&A
1、與 Conda 有何不同？
Conda 可以給你裝 CUDA 工具包，但不會(huì)裝 NVIDIA 驅(qū)動(dòng)程序；而 Lambda Stack 都能安裝。
此外，還可將 Lambda Stack 與 pip、虛擬環(huán)境一起使用
2、能否組合特定版本，比如 CUDA 9.2 + PyTorch 1.5？
不能，它提供的都是 CUDA、PyTorch、Tensorflow 以及 NVIDIA 驅(qū)動(dòng)的最新兼容版本，混搭不行。
3、可以在 Amazon Sagemaker 機(jī)器上運(yùn)行嗎？
可以，任何機(jī)器上都能免費(fèi)安裝。
4、安裝包大概多大？我只有一個(gè)小的 SSD，我家?guī)捯灿邢蕖?/p>
大概在 1-6GB 之間，確切數(shù)字“我”不記得了；安裝應(yīng)該還挺快的。
最后，官方人員表示他們即將發(fā)布一個(gè)視頻，講解如何將 Lambda Stack 與 Docker、Nvidia-Container-Toolkit（前 Nvidia-Docker）一起使用。敬請期待吧。
官方教程：
https://lambdalabs.com/blog/install-tensorflow-and-pytorch-on-rtx-30-series/
軟件源：
https://lambdalabs.com/static/misc/lambda-stack-repo.deb
參考鏈接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/oj1w02/p_install_or_update_cuda_nvidia_drivers_pytorch/
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