ubuntu22.04安装cuda11.5+cudnn8.8.0

因为pytorch1.11.0与cuda版本的关系 需要用到cuda11.5

否则报错

bash 复制代码
"addmm_sparse_cuda" not implemented for Half

cuda11.5.0及以前的版本不会出现这个问题

因此重新安装,步骤如下:

安装CUDA-11.5.0
bash 复制代码
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
sudo sh cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
修改路径~/.bashrc
bash 复制代码
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
安装cuDNN-8.8.0

下载路径:

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

bash 复制代码
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.8.0.121_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install libcudnn8=8.8.0.121-1+cuda11.8

sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.8.0.121-1+cuda11.8

sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.8.0.121-1+cuda11.8
安装完成后可查看
bash 复制代码
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 8
#define CUDNN_PATCHLEVEL 0
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

/* cannot use constexpr here since this is a C-only file */

表示输出正常!

正确的计算代码应该是
python 复制代码
import torch
a = torch.randn(3,2).half().cuda()
i = torch.LongTensor([[0, 1, 1],  [2, 0, 2]]) 
v = torch.FloatTensor([3, 4, 5]) 
b = torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).half().cuda()
b = b.to_sparse_csr()
c = torch.spmm(b, a)
相关推荐
MarvinP2 分钟前
《Seq2Time: Sequential Knowledge Transfer for Video LLMTemporal Grounding》
人工智能·计算机视觉
图亚Vanta7 分钟前
Python入门第一课:Python安装、VSCode/Pycharm配置
vscode·python·pycharm
睿思达DBA_WGX18 分钟前
使用 python-docx 库操作 word 文档(2):在word文档中插入各种内容
python·word
海底列车25 分钟前
ubuntu-20.04.6升级OpenSSH_10.2p1
linux·服务器·ubuntu
AORO202531 分钟前
适合户外探险、物流、应急、工业,五款三防智能手机深度解析
网络·人工智能·5g·智能手机·制造·信息与通信
陳錄生33 分钟前
ubuntu 24.10安装MongoDB
linux·mongodb·ubuntu
做运维的阿瑞44 分钟前
从传统Linux部署到容器化:实践对比与工程化指南
linux·运维·服务器
NiKo_W1 小时前
Linux 进程通信——基于建造者模式的信号量
linux·设计模式·建造者模式·system v
阿巴~阿巴~1 小时前
Centos 7/8 安装 Redis
linux·服务器·数据库·redis·centos
铉铉这波能秀1 小时前
如何在Android Studio中使用Gemini进行AI Coding
android·java·人工智能·ai·kotlin·app·android studio