官网cuda安装慢的解决方案

本文介绍了一种通过更换为国内镜像源来加速CUDA安装的方法。以Ubuntu18.04安装cuda-10-2为例,详细记录了安装步骤,包括配置镜像源、更新软件包列表及安装特定版本的CUDA。

最近使用如下图的deb(network)方式来安装cuda,发现下载很慢。便寻找加速方法,网上搜了一圈,没发现合适的方法。后来无意中发现有cuda的国内镜像,便采用国内镜像在线安装的方式。

安装方法同cuda官网的安装一致,只是将其地址换成国内镜像地址。

下面以Ubuntu 18.04安装cuda-10-2为例。

安装方式:几乎和官网的安装步骤一致,只需要替换地址信息。具体步骤如下。

wget https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
apt-key adv --fetch-keys https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub
add-apt-repository "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-10-2

PS:

其中,官网是`sudo apt-get -y install cuda`这里会安装最新版本的cuda。如果需要安装特定的版本,需要指定cuda版本号。

### 加快 PyTorch CUDA 版本安装速度的方法 为了提高 PyTorch CUDA 版本的安装效率,可以通过更换国内镜像源来实现更快的速度。以下是具体方法: #### 使用清华 TUNA 镜像源 清华大学开源软件镜像是一个常用的解决方案,能够显著提升下载速度。通过修改 pip 的配置文件或者直接指定参数的方式使用该镜像源。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio -f https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pytorch/whl/torch_stable.html ``` 此命令会从清华 TUNA 提供的 PyTorch 官方镜像中获取所需的包,从而避免因国际网络延迟而导致的低速问题[^1]。 #### 利用 Anaconda 创建环境并安装依赖项 如果正在使用 Conda,则可以创建一个新的虚拟环境,并利用其内置功能完成安装过程。这种方法不仅有助于隔离项目之间的冲突,还能进一步优化资源分配与管理性能。 ```bash conda create --name pytorch_gpu python=3.7 conda activate pytorch_gpu ``` 接着,在激活后的环境中运行以下指令以加载支持 GPU 运算能力的相关组件[^2]: ```bash conda install pytorch cudatoolkit -c pytorch -c nvidia ``` 这里特别强调 `-c` 参数的作用在于指明额外渠道来源以便更灵活地调整兼容性设置。 #### 验证 Torch 是否正常工作以及设备状态检测 完成上述操作之后,建议编写一小段脚本来验证整个流程是否成功实施。这一步骤对于确认最终成果至关重要。 ```python import torch print("PyTorch version:", torch.__version__) print("CUDA version:", torch.version.cuda) print("Is CUDA available:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("GPU Device Name:", torch.cuda.get_device_name(0)) ``` 这段代码片段可以帮助开发者快速了解当前系统的硬件条件及其对应的驱动程序版本号等重要信息[^3]。 ---
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