Linux安装pytorch如何查看对应的cuda本版(两种cuda版本应该如何选择?)

博客主要围绕Linux安装pytorch时如何查看对应的cuda版本及两种cuda版本的选择展开。介绍了查看当前实际安装cuda版本的命令,MMCV编译依据此版本;还提到查看NVIDIA驱动版本及匹配Cuda版本的命令。

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Linux安装pytorch如何查看对应的cuda本版(两种cuda版本应该如何选择?)

两种cuda版本:
1、nvcc -V(选和该版本对应的cuda)
或者:cat /usr/local/cuda/version.txt
这条命令是查看当前实际安装的cuda版本,MMCV编译的时候是根据nvcc -V中的cuda版本来的。
在这里插入图片描述
2、nvidia-smi :无用cuda(比实际安装的cuda版本大)
该命令可以查看当前NVIDIA驱动的版本,以及查看与此驱动相匹配的Cuda版本。
在这里插入图片描述

### 解决方案 在 Linux 系统中配置 PyTorch 的 GPU 环境时,如果遇到 CUDA 版本过低的问题,可以通过以下方法解决问题: #### 1. 检查当前系统的 CUDA 和显卡支持情况 首先确认当前系统中的 CUDA 版本和支持的最大 CUDA 版本。这可以通过运行以下命令完成: ```bash nvcc --version nvidia-smi ``` `nvcc --version` 显示的是当前已安装CUDA 驱动版本[^1],而 `nvidia-smi` 则显示硬件支持的最高 CUDA 版本。 #### 2. 更新 NVIDIA 驱动程序 如果发现现有的 NVIDIA 驱动不满足目标 CUDA 版本的需求,则需要更新到更高版本的驱动。以下是具体操作步骤: - **卸载旧版驱动** 使用以下命令卸载现有驱动(适用于大多数发行版): ```bash sudo apt-get purge nvidia* ``` - **下载并安装新版驱动** 访问 [NVIDIA 官方网站](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx),选择适合的操作系统和显卡型号,下载最新的驱动包并按照说明进行安装。 #### 3. 安装匹配的 CUDA 工具链 当驱动升级完成后,需重新评估所需的 CUDA 版本,并依据该版本安装相应的工具链。例如,在 CentOS 中可执行如下命令来安装指定版本CUDA: ```bash sudo yum install cuda-10.1 ``` 对于 Ubuntu 用户来说,推荐通过 PPA 添加源后再安装: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-cuda-toolkit ``` #### 4. 调整环境变量设置 为了使新安装好的 CUDA 正常工作,还需要调整 PATH 及 LD_LIBRARY_PATH 环境变量路径指向新的安装目录。编辑 ~/.bashrc 文件加入下面两行内容即可生效: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 随后刷新 shell 或者重启终端加载更改后的配置文件。 #### 5. 安装适配的 cuDNN 库 cuDNN 是深度学习框架的重要依赖项之一,它能够显著提升神经网络计算性能。可以从 NVIDIA 开发者门户网站获取对应于所选 CUDA 版本的预编译二进制文件。解压后复制头文件至 `/usr/local/cuda/include` 下并将共享对象放置到 `/usr/local/cuda/lib64` 目录下最后赋予适当权限以便所有用户均可访问它们。 ```bash sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` #### 6. 创建 Conda 虚拟环境并安装 PyTorch 借助 Anaconda 来管理 Python 运行时及其扩展模块是一种高效的方式。创建一个新的虚拟环境之后切换进去再利用 conda 命令或者 pip 包管理器导入特定组合下的 pytorch 实现形式即完成了整个流程。 ```bash # 创建名为 myenv 的新环境 (Python 3.x) conda create -n myenv python=3.8 source activate myenv # 启用新建环境 # 方法一:使用官方建议的一键式安装脚本链接 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 方法二:手动指定参数方式安装 pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 以上过程涵盖了从基础准备直至最终部署各环节的关键要点[^2]^。 ---
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