ubuntu 安装 nvidia anaconda cuda cudnn tensorflow pytorch

最新推荐文章于 2025-06-26 14:34:24 发布
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本文介绍了一个新系统的搭建流程，包括更换中科大源、安装NVIDIA显卡驱动、Anaconda35.2.0，以及在虚拟环境中安装TensorFlow和PyTorch等深度学习框架。
TensorFlow-v2.15

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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

  1. 对于一个新系统
  2. 首先换源，建议使用中科大的源 参考链接
  3. 安装nvidia显卡驱动
  4. 安装anaconda3 5.2.0
  5. 安装tenssorflow和pytorch（注意建立虚拟环境）

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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。主要参考一篇博客，按照需要作一定修改和补充，特写此篇仅作记录。
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电脑名：联想Y7000P(2024款)显卡：RXT 4050系统环境：Ubuntu22.04。
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Ubuntu18.04(非虚拟机)下Anaconda3 + CUDA + cudnn + PyTorch(GPU)安装记录 1. Anaconda3 安装 官网下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。 清华大学开源软件镜像站下载地址： Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror sh Anaconda3-2019.10-Linux
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ubuntu20.04,CUDA,cudnn,pytorch
03-17
### 安装和配置 CUDA、cuDNN 和 PyTorch 的方法 #### 1. 确定硬件与驱动版本 在开始安装之前，需确认 GPU 驱动已正确安装并支持目标 CUDA 版本。可以通过以下命令检查当前显卡及其驱动版本： ```bash nvidia-smi ``` 如果未安装 NVIDIA 显卡驱动程序，则需要先完成其安装[^1]。 --- #### 2. 下载并安装 CUDA 工具包 访问官方 NVIDIA CUDA Toolkit 页面下载适合的版本。对于 Ubuntu 20.04，推荐通过 `.deb` 文件或 `runfile` 方式安装。以下是基于 APT 软件源的方式： 更新软件源列表： ```bash sudo apt update ``` 添加 NVIDIA 的 GPG 密钥及软件仓库地址： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update ``` 安装指定版本的 CUDA（例如 CUDA 11.8）： ```bash sudo apt-get install -y cuda-11-8 ``` 设置环境变量以便于后续调用 CUDA 库文件： 编辑 `~/.bashrc` 或 `/etc/profile.d/` 中的脚本文件，追加如下内容： ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` 使更改生效： ```bash source ~/.bashrc ``` 验证安装成功与否： ```bash nvcc --version ``` --- #### 3. 安装 cuDNN cuDNN 是深度学习框架的重要依赖库之一。可以从 NVIDIA 开发者网站获取对应 CUDA 版本的 cuDNN 压缩包。解压后复制到相应目录即可完成集成操作。 假设已经获得 cuDNN v8.x 对应 CUDA 11.8 的 tar.gz 归档文件： ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.*-cuda*.tgz sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo ldconfig ``` 再次校验是否正常加载 cuDNN 动态链接库： ```bash ls /usr/local/cuda/lib64 | grep libcudnn.so ``` --- #### 4. 使用 Conda 创建虚拟环境并安装 PyTorch 创建一个新的 Anaconda 虚拟环境用于隔离开发需求： ```bash conda create -n torch_env python=3.9 conda activate torch_env ``` 按照引用中的具体指令来安装兼容版本的 PyTorch 及其他组件： ```bash conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 测试安装效果以确保一切运行无误： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出 True 表明可用 print(torch.version.cuda) # 打印对应的 CUDA 版本号 ``` --- ### 注意事项 - 如果遇到任何错误提示，请仔细阅读报错信息并与实际安装路径对比调整。 - 不同版本间的匹配关系非常重要；建议始终查阅最新文档资料作为指导依据[^2]。
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