Ubuntu22.04安装cuda、cudnn、pytorch、tensorflow一条龙操作

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已于 2024-11-20 21:31:01 修改

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文章标签： pytorch tensorflow 人工智能

于 2024-11-17 16:27:53 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_76725922/article/details/143831540

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本篇主要介绍Ubuntu22.04系统下安装cuda、cudnn、pytorch、tensorflow一条龙操作，

其中cuda版本为11.8.0, cudnn版本为8.6.0, tensorflow版本为2.12.0。

主要参考以下博客，按照需要作一定修改和补充，特写此篇仅作记录。

【记录】linux20.04安装cuda、cudnn以及anaconda过程_linux cudnn-优快云博客

一、nvidia驱动安装

一般来说，用Ubuntu官方的iso文件安装后的Ubuntu系统在有nvidia显卡的计算机上会自动安装nvidia驱动。

用软件更新器将所有软件升级以后，在命令行输入：

nvidia-smi

确认是否已安装nvidia驱动，如果已安装则会显示以下界面：

如果没能正常显示，说明未安装nvidia驱动，可以在软件与更新中进行安装：

二、cuda安装

以下过程针对未安装过cuda和cudnn的ubuntu系统，已安装其他版本cuda和cudnn的请另寻资料对其进行卸载后重新安装。

cuda下载地址：CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer

下载：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

在安装cuda之前先确保gcc已安装

gcc --version

未安装的用以下命令安装

sudo apt install build-essential

安装cuda：

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

进入安装面板选择continue，输入accept，来到选择安装内容界面可以选择不安装新的驱动，按空格可取消X，随后选择install等待安装完毕

安装完成后，配置环境变量：

sudo nano ~/.bashrc

在文件最后加入两行：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

如果使用wsl虚拟机安装cuda的，则需要加入以下三行：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/wsl/lib:$LD_LIBRARY_PATH

按ctrl+x后按y再按确定，保存退出文件

激活环境配置：

source ~/.bashrc

检查是否安装成功：

三、cudnn安装

cudnn下载网址(需要自己注册账号)：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

安装deb包：

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb

安装后提示要运行以下命令：

sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163/cudnn-local-FAED14DD-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

安装/var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163中的三个deb文件

cd /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163
sudo dpkg -i libcudnn8_8.6.0.163-1+cuda11.8_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.6.0.163-1+cuda11.8_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.6.0.163-1+cuda11.8_amd64.deb

验证安装：

四、安装pytorch、tensorflow

先安装anaconda，参考以下博客：

超详细Ubuntu安装Anaconda步骤+Anconda常用命令

创建新的环境：

conda create -n main python==3.10

激活环境：

source activate main

安装pytorch：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证安装：

安装tensorflow：

pip install tensorflow==2.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

验证安装：