本次配置过程的三篇博文分享分别为为:
[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[1]安装显卡驱动
[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[2]安装Anaconda与CUDA
[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[3]安装cuDNN与Pytorch(本篇)
1、配置cuDNN
点击下方链接进入cuDNN官网:
根据之前的CUDA版本选择对应的cuDNN版本,具体对应规则可以参考Franpper写的另一篇博客:
深度学习环境配置:CUDA、cuDNN 和 PyTorch 版本的选择与搭配指南(建议收藏)
由于Franpper之前安装了12.0版本的CUDA,所以这里选择cuDNN v8.9.5进行安装。
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9c9589a2b7bb4ebb9f987f64cabb33a1.png)
下载完成后,打开下载路径,右键选择在终端打开
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ec630c4b51b1495fa04d2ecbe365bbc5.png)
通过下面指令解压文件
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive.tar.xz
然后,使用下面两条指令复制cuDNN文件夹下的文件到/usr/local/cuda-11.0/lib64/和/usr/local/cuda-11.0/include/中(以自己实际安装路径为准)。
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -p cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/fe3eee4c4df74323bae85b112a1d0eec.png)
到此为止cuDNN配置完毕。
2、安装PyTorch
点击下方链接进入PyTorch官网,选择对应的torch版本。对应规则也可以参考上面的版本选择与搭配指南。
conda activate franpper
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9999ed88ea2a4ed18b59e8a849c597d8.png)
输入复制而来的指令
pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
等待一段时候后,安装完毕
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ada020f18878469894cf08d08536ce5a.png)
通过下面的指令进行测试是否安装成功
import torch
torch.cuda.is_available()
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())
![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c3648c98351b49e99d2c2c1f470293e8.png)
大功告成!!!
至此,Ubuntu下配置深度学习环境完成!
祝大家成功!!!