Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN
[1. 安装cuda cudnn（深度学习入门必装）](#1. 安装cuda cudnn（深度学习入门必装）)
[2. 安装Python(推荐使用Anaconda)](#2. 安装Python(推荐使用Anaconda))
[(3)Python开发工具(IDE): 强烈推荐Pycharm](#(3)Python开发工具(IDE): 强烈推荐Pycharm)
[3. Pytorch安装（深度学习入门必装）](#3. Pytorch安装（深度学习入门必装）)
[(1) 安装torch==1.7.1](#(1) 安装torch==1.7.1)
[(2) 安装torch==1.12.1](#(2) 安装torch==1.12.1)
1. 安装cuda cudnn（深度学习入门必装）
深度学习模型算法比较复杂，如果使用CPU计算，速度会很慢，因而需要使用GPU进行并行计算加速 。深度学习框架，如Pytorch，TensorFlow都支持GPU训练，使用GPU设备需要显卡的支持，比如常见1080显卡，2070显卡等，同时需要安装对应的显卡驱动，以及CUDA和cuDNN库。CUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型，它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力,可大幅提升计算性能。而cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的GPU加速库。
NVIDIA 显卡下载：NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA
CUDA下载：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
cuDNN下载：v8.x:cuDNN Archive | NVIDIA Developer ，v9.xcuDNN 9.10.2 Downloads | NVIDIA Developer , cuDNN Archive | NVIDIA Developer
(1)Windows安装方法
- 视频教程： 1 手把手教你安装CUDA和cuDNN(1)
- 视频教程： 2 手把手教你安装CUDA和cuDNN(2)
- 参考安装教程：Windows10系统下CUDA和cuDNN安装教程
(2)Ubuntu18.04安装方法
- 参考安装教程：ubuntu18.04安装cuda和cudnn
- 安装好NVIDIA显卡可通过nvidia-smi查看cuda的最高支持版本，下载CUDA安装包时，只有小于或者等于该版本号即可
安装cuda
bash
# 安装cuda：注意Driver去掉[x],不要安装Driver
sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
# 在~/.bashrc添加环境变量
export PATH=/usr/local/cuda-12.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.0
# 激活环境变量后，可输入：nvdia-smi验证显卡使用情况
source ~/.bashrc安装cudnn（cuda11.x选择cudnn8.x,cuda12.x选择cudnn9.x）
bash
# 新版本：安装cudnn9.x: https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Linux
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.10.2/local_installers/cudnn-local-repo-debian12-9.10.2_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-debian12-9.10.2_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-debian12-9.10.2/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cudnn
sudo apt-get -y install cudnn9-cuda-12
# 也可以使用pip环境安装https://developer.nvidia.com/cuda/cuda-x-libraries/cudnn
pip install nvidia-cudnn
# 旧版本：安装cudnn8.x：下载对应cuda版本的cudnn,然后解压，拷贝cudnn文件
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.0/include
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.0/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.0/include/cudnn.h2. 安装Python(推荐使用Anaconda)
项目Python版本开发使用Python3.8，更高版本可能不支持
(1)Windows安装python方法
- 视频教程： 3 如何用Anaconda创建pycharm环境
- 视频教程： 4 如何在pycharm中使用Anaconda创建的python环境
- 参考安装教程：Anaconda超详细安装教程（Windows环境下）
- conda使用教程：Windows中Conda 创建和使用虚拟环境
(2)Ubuntu18.04安装python方法
(3)Python开发工具(IDE): 强烈推荐Pycharm
PyCharm 是由 JetBrains 打造的一款 Python IDE,可以支持调试、语法高亮、Project 管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制等等
3. Pytorch安装（深度学习入门必装）
PyTorch是基于Torch的开源Python机器学习库
项目源码PyTorch版本最低支持torch==1.7.1, 建议使用torch==1.12.1 ，请根据自己CUDA版本选择安装
(1) 安装torch==1.7.1
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
**(2) 安装torch==**1.12.1
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116