rtx3060在ubuntu18.04下安装cuda和pytorch

最新推荐文章于 2025-04-11 22:01:54 发布

csdnhfy

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文章标签： pytorch python linux cuda

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnhfy/article/details/122128970

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linux安装显卡驱动

首先要为我们的电脑装上nvidia的驱动，但是之后装cuda的时候还会有涉及到装驱动的，但现有的教程在那个步骤都是直接跳过安装驱动，所以我们还是在前期先把驱动装好吧。具体步骤见nvida显卡驱动安装

安装anaconda：

安装anaconda是为了能使用虚拟环境去安装pytorch，之后还可以建个环境安tensorflow。即使出错了也可以直接删除就是。

安装anaconda

安装好anaconda可以配置一个清华源，速度会快很多。

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ubuntu rtx3060配置cuda

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### 安装和配置 CUDA 以支持 RTX 3060 #### 准备工作为了确保 GeForce RTX 3060 能够兼容当前的 PyTorch 或其他深度学习框架，需要确认所使用的显卡计算能力 (sm_86) 和 CUDA 版本相匹配[^1]。 #### 下载并安装 NVIDIA 驱动程序通过终端执行命令 `sudo bash` 并跟随驱动文件名来启动安装过程。当提示是否运行 nvidia-xconfig 工具自动更新 X 配置以便重启时使用 NVIDIA 显示器驱动程序时，应选择 "yes"[^2]。 #### 获取适合的 PaddlePaddle 安装包对于特定版本的需求，比如在 Ubuntu 18.04 上部署 PaddlePaddle GPU 版本 2.0.2 的情况，如果官方文档未提供直接指导，则可以访问[PaddlePaddle稳定版下载页面](https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html)，从中查找适用于目标环境的具体安装命令。例如： ```bash pip install paddlepaddle-gpu==2.0.2.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html ``` 此操作有助于获取与所需 CUDA 版本一致的库文件[^3]。 #### 安装 CUDA Toolkit 及 cuDNN 库前往[NVIDIA 开发者网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载最新或指定版本的 CUDA Toolkit，并按照说明完成安装流程；同样地，在同一站点内寻找 cuDNN SDK 进行额外设置。这一步骤至关重要，因为它提供了必要的工具链以及优化过的深层神经网络原语实现，从而加速训练过程中的性能表现。 #### 设置环境变量编辑用户的 `.bashrc` 文件（或其他 shell 初始化脚本），加入如下路径声明： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 之后记得刷新配置使之生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 测试安装成果编写简单的 Python 程序验证 TensorFlow、PyTorch 或 PaddlePaddle 是否能够识别到已安装好的 GPU 设备。可以通过调用相应 API 来查询可用硬件资源列表，如 PyTorch 中的 `torch.cuda.is_available()` 方法返回 True 即表示成功检测到了 GPU 支持。