Ubuntu 20.04环境下安装cuda、cuDNN和pytorch

  1. 安装驱动
    CTRL+ALT+T打开终端输入
python 复制代码
ubuntu-drivers devices

倒数第二行nvidia-driver-460 - distro non-free后面有recommended字样说明 nvidia-driver-460是推荐的版本

可以直接安装官方推荐的版本,也可以自行指定版本

直接安装推荐版本sudo ubuntu-drivers autoinstall

安装指定版本sudo apt install nvidia-driver-460
安装后重启电脑

打开终端输入nvidia-smi

可以看到当前可以安装的最高版本CUDA

在终端输入nvidia-settings

出现图形界面说明驱动安装成功。

  1. 安装CUDA
    注意 :这里安装的CUDA版本不要高于 nvidia-smi中显示的CUDA版本。

下载CUDA,官网链接为https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(需要注册)

这里注意:进入官网是CUDA的最新版本,要根据自己情况安装符合自己的版本,这里可以找到之前的版本。

这里我使用的是CUDA 12.1

点进去,根据自己的实际情况选择

这里我用的是Ubuntu 20.04的系统,大家可以根据自己的需求进行安装。然后运行下面的指令就好

这里注意,如果在使用wegt安装过程中出现:段错误(核心已转储)的错误,可以使用axel安装链接,在执行sudo指定

bash 复制代码
sudo apt-get install axel
axel https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

进入安装界面(里面的x表示execute选中的意思)

这里驱动、Kernel Objects 和 nvidia-fs不选

选择下方的Install进行安装。

打开.bashrc文件,配置环境变量,不然会找不到相关路径。

bash 复制代码
sudo gedit ~/.bashrc

在文件的最后添加以下内容(要根据自己的实际下载的cuda版本进行)

bash 复制代码
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.1

保存.bashrc文件,然后让其生效

bash 复制代码
source ~/.bashrc

查看安装的cuda信息

bash 复制代码
nvcc -V
  1. 安装cuDNN
    下载cuDNN (需要注册或登录)
    根据自己的实际情况进行选择

然后根据指令进行下载

  1. Pytorch

这个在之前的博客中写过,就不在写一篇了,这里附上链接

https://blog.csdn.net/weixin_51047199/article/details/140856630

要注意的是,这里安装时pytorch要和符合的cuda(前面安装上的)对应,否则容易出错。

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