ubuntu20.04搭建YOLOv11 GPU运行环境

1, nvidia-sim检查是否安装显卡驱动，本机还未安装：

2, ubuntu-drivers devices查询合适的显卡驱动版本，显示nvidia-driver-570，安装驱动：

bash 复制代码

sudo /usr/bin/nvidia-detector
sudo apt install nvidia-driver-570

要看看detector返回的版本，开始安装了nvidia-driver-535,一直报错No devices were found

3, sudo reboot重启之后查看nvidia-smi

4, 安装cuda和cudnn

从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的cuda, 12.8

根据官网执行指令：

python 复制代码

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin

sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-12-8-local_12.8.0-570.86.10-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-12-8-local_12.8.0-570.86.10-1_amd64.deb

sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-12-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-8

5, 配置环境变量

输入 sudo vi ~/.bashrc命令打开文件，文件结尾输入以下语句，保存

python 复制代码

export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

更新环境变量配置

python 复制代码

source ~/.bashrc

输入nvcc -V命令查看cuda信息

6, 安装cudnn

从https://developer.nvidia.com/cudnn下载相应版本的cudnn，需要登陆。

下载了对应的cudnn v8.9.7

选择Tar文件下载到本地，解压缩之后

bash 复制代码

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda-12.8/include

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.8/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.8/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.8/lib64/libcudnn*

到此安装完毕

7, 安装torch

到PyTorch官网查看对应的torch版本:

我的cuda版本是12.8，所以直接pip3 install torch torchvision就可以拉！

测试一下torch是不是安装成功，能不能用:

完美～

PS: 后面遇到问题，安装ros时报错：

进文件夹查看了一下～～～进行如图设置

修改之后重装ros-noetic-desktop-full:

完美～

：