在Ubuntu上安装Torch并配置CUDA和cuDNN

最新推荐文章于 2025-03-19 09:24:44 发布

YikPerl

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文章标签： ubuntu linux 运维

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YikPerl/article/details/133411742

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本文详细介绍了如何在Ubuntu操作系统上安装Torch深度学习框架，并配置CUDA和cuDNN，包括检查CUDA兼容性、添加NVIDIA存储库、安装CUDA驱动、下载cuDNN、配置环境变量等步骤，帮助用户实现GPU加速。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Torch是一个流行的深度学习框架，它基于Lua编程语言，并提供了强大的GPU加速功能。本文将指导您如何在Ubuntu操作系统上安装Torch，并配置CUDA和cuDNN以实现GPU加速。

步骤1：安装CUDA

首先，我们需要安装NVIDIA CUDA驱动程序。请按照以下步骤进行操作：

1.1 检查您的显卡是否支持CUDA。您可以在NVIDIA官方网站上找到与您的显卡型号对应的CUDA兼容性列表。

1.2 打开终端并添加NVIDIA存储库的密钥。使用以下命令导入密钥：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-key add 7fa2af80.pub

根据您的Ubuntu版本选择正确的URL。上述命令适用于Ubuntu 20.04。

1.3 添加CUDA存储库。使用以下命令添加CUDA存储库：

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

1.4 安装CUDA驱动程序。使用以下命令安装CUDA驱动程序：

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

安装完成后，您的系统将具备CUDA支持。

步骤2

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