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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

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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(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！

那么擦干眼淚，學(xué)起來？

首先來了解一下Lambda Stack是什么。

這就是由Lambda創(chuàng)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：

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：

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)。

1、與Conda有何不同？

Conda可以給你裝CUDA工具包，但不會裝NVIDIA驅(qū)動程序；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?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

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