一.安装CUDA
切换显卡驱动,并通过NVIDIA-smi查看信息:
考虑到后面安装PyTorch,不建议使用最新的驱动,这样CUDA版本不会过高。
在英伟达官网下载CUDA,我的是11.8。
wget https://developer./compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
安装
如果在这一步报错Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决方案为:
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux --override
在下一个界面中,不要安装显卡驱动,选择安装即可。
Please make sure that- PATH includes /usr/local/cuda-11./bin- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.8/lib64, or, add /usr/local/cuda-11.8/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
这个代码的路径很重要。
输入vim ~/.bashrc
在最后添加
export PATH="/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
保存之后出来
source ~/.bashrc
验证
nvcc -V
得到如上结果即可。
二.安装cuDNN
下载对应版本(我的是11.8)以deb为例
输入以下代码:
wget https://developer./compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pinsudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer./compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pubsudo add-apt-repository "deb https://developer./compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"sudo apt get updatesudo apt-get install libcudnn8=8.8.0.121-1+cuda11.8sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.8.0.121-1+cuda11.8
三.安装PyTorch
在官网选择对应版本:例如
2.输入Run this Command中的代码即可。
如果有任何困惑和疑问欢迎给我留言或评论。