Sionna安装

安装

Sionna 需要Python和Tensorflow。为了在您的机器上运行教程笔记本，您还需要Jupyter。您也可以在Google Colab上测试它们。虽然不是必需的，但我们建议在Docker 容器中运行 Sionna 。

Sionna 需要TensorFlow 2.8-2.11和 Python 3.6-3.9。推荐 Ubuntu 20.04。

安装pip

查表

 

第一次安装：

安装tensorflow参考教程：https://blog.csdn.net/u014759925/article/details/128213969

已安装pyhton版本：

虚拟环境文件夹ts    虚拟环境名称ts

默认安装的并非GPU 版本

 

第二次安装：

安装了anaconda3,参考：https://zongxp.blog.csdn.net/article/details/84022701?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-84022701-blog-125813556.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-84022701-blog-125813556.pc_relevant_default&utm_relevant_index=2

anaconda3,使用：https://blog.csdn.net/ZNC1998/article/details/125813556

显卡驱动版本为525.78.01   可以使用所有CUDA 版本。

所以选用CUDA 11.2版本  cuDNN 8.1版本   Python为3.9.13版本（anaconda）

下载CUDA

下载太慢了，先安装Jupyter Notebook  https://jupyter-org.translate.goog/install?_x_tr_sl=auto&_x_tr_tl=zh-CN&_x_tr_hl=zh-CN

下载完毕CUDA ，开始安装  https://blog.csdn.net/weixin_39065428/article/details/129289438

安装失败，解决链接：https://www.cnblogs.com/chua-n/p/13208414.html  

有可能是里面有470显卡驱动包

sudo dpkg --list | grep nvidia-*

sudo apt-get purge nvidia*

sudo apt-get remove --purge

nvidia-smi

清理掉470的相关文件后，独立显卡驱动无法正常运行

卸载所有独立显卡驱动，重新下载驱动（官网1660Ti的驱动https://www.nvidia.cn/content/DriverDownloads/confirmation.php?url=/XFree86/Linux-x86_64/525.89.02/NVIDIA-Linux-x86_64-525.89.02.run&lang=cn&type=TITAN）

无法安装，推荐使用ubuntu自带的附加驱动进行安装，安装470版本驱动

 

第三次安装：

清除所有独显驱动，重启电脑，使用ubuntu自带的附加驱动重新安装525版本驱动，参考https://blog.csdn.net/tangjiahao10/article/details/125227005进行安装CUDA。

安装完CUDA后添加环境变量：https://blog.csdn.net/weixin_39065428/article/details/129289438

安装notebook测试，关机重启后可以调用GPU

 

开始安装sionna

在tensorflow环境中安装