一行命令裝下所有「煉丹」工具及依賴項，就靠這個免費軟件源了｜教程
“煉丹”能快一點兒是一點兒
相信不少人在“煉丹”過程中，光是安裝或更新下面這“幾大位”時就經歷了一段”血淚史”吧：
能不能拯救一下？
能，現在你使用Lambda Stack，就能實現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！
那么擦干眼淚，學起來？
Lambda Stack與安裝
首先來了解一下Lambda Stack是什么。
這就是由Lambda創建的一個Debian?PPA?（個人軟件包存檔）。
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
- 依賴項及其他框架，如Caffe、Theano
然后大家通過系統的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，就請執行以下命令：
server版系統請執行：
一切正常以后，重啟一下機子，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上網友針對以上安裝過程的一些疑問，以及官方人員的回復。
Q&A
1、與Conda有何不同？
Conda可以給你裝CUDA工具包，但不會裝NVIDIA驅動程序；而Lambda Stack都能安裝。
此外，還可將Lambda Stack與pip、虛擬環境一起使用
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驅動的最新兼容版本，混搭不行。
3、可以在 Amazon Sagemaker機器上運行嗎？
可以，任何機器上都能免費安裝。
4、安裝包大概多大？我只有一個小的SSD，我家帶寬也有限。
大概在1-6GB之間，確切數字“我”不記得了；安裝應該還挺快的。
最后，官方人員表示他們即將發布一個視頻，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
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