相信不少人在“炼丹”过程中，光是安装或更新下面这“几大位”时就经历了一段血泪史吧：能不能拯救一下？能，现在你使用LambdaStack，就能实现一行命令打包安装或更新好TensorFlow与PyTorch等所有“炼丹”工具，包括所有的依赖项！那么擦干眼泪，学起来？LambdaStack与安装首先来了解一下LambdaStack是什么。这就是由Lambda创建的一个DebianPPA（个人软件包存档）。目前，里面为你提供了这些工具的软件包：TensorFlowv2.4.1PyTorchv1.8.0CUDAv11.1cuDNNv8.0.5依赖项及其他框架，如Caffe、Theano然后大家通过系统的APT工具也就是sudoapt-getinstall/update命令，就可以很方便地下载里面的各种.deb包了。首先，检查一下系统要求：NVIDIAGPU(如RTX3090,3080,3070,2080Ti,A6000,QuadroRTX8000)Ubuntu20.04LTS接下来，如果你是desktop版Linux系统，就请执行以下命令：server版系统请执行：一切正常以后，重启一下机子，就可以使用了：如果上述软件有更新，很简单，只需下面这一行命令就ok：ps.更新后也要重启。是不是方便多了。下面摘取了Reddit上网友针对以上安装过程的一些疑问，以及官方人员的回复。Q&A1、与Conda有何不同？Conda可以给你装CUDA工具包，但不会装NVIDIA驱动程序；而LambdaStack都能安装。此外，还可将LambdaStack与pip、虚拟环境一起使用2、能否组合特定版本，比如CUDA9.2+PyTorch1.5？不能，它提供的都是CUDA、PyTorch、Tensorflow以及NVIDIA驱动的最新兼容版本，混搭不行。3、可以在AmazonSagemaker机器上运行吗？可以，任何机器上都能免费安装。4、安装包大概多大？我只有一个小的SSD，我家带宽也有限。大概在1-6GB之间，确切数字“我”不记得了；安装应该还挺快的。最后，官方人员表示他们即将发布一个视频，讲解如何将LambdaStack与Docker、Nvidia-Container-Toolkit（前Nvidia-Docker）一起使用。敬请期待吧。官方教程：软件源：参考链接：