一行命令装下所有「炼丹」工具及依赖项，就靠这个免费软件源了

　　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 Lambda Stack，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？

　　Lambda Stack 与安装

　　首先来了解一下 Lambda Stack 是什么。

　　这就是由 Lambda 创建的一个 Debian PPA（个人软件包存档）。

　　目前，里面为你提供了这些工具的软件包：

　　TensorFlow v2.4.1PyTorch v1.8.0CUDA v11.1cuDNN v8.0.5 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 sudo apt-get install/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：

　　NVIDIA GPU (如 RTX 3090, 3080, 3070, 2080 Ti, A6000, Quadro RTX 8000) Ubuntu 20.04 LTS 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&A

　　1、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 Lambda Stack 都能安装。

　　此外，还可将 Lambda Stack 与 pip、虚拟环境一起使用

　　2、能否组合特定版本，比如 CUDA 9.2 + PyTorch 1.5？

　　不能，它提供的都是 CUDA、PyTorch、Tensorflow 以及 NVIDIA 驱动的最新兼容版本，混搭不行。

　　3、可以在 Amazon Sagemaker 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 Lambda Stack 与 Docker、Nvidia-Container-Toolkit（前 Nvidia-Docker）一起使用。敬请期待吧。