服务器cuda+cudnn虚拟环境配置

最新推荐文章于 2025-05-06 00:07:01 发布
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分类专栏： python&&machine learning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_32872703/article/details/80407523
本文介绍如何利用Docker及NVIDIA-Docker快速搭建深度学习环境，包括安装过程、镜像选择及环境变量配置等关键步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先你得有个docker，国内不好下载，通过阿里云镜像安装的

然后你要有个nvidia-docker

然后去docker hub上下载一个带cuda和cudnn的容器官方已经很贴心的帮你装好了所有的环境

然后创建容器，进入容器，将目录/usr/lib/x86_64-linux-gnu加入环境变量，因为cudnn的lib装在了这个目录下，然后就可以配置深度学习环境了

然后就搭建好了一个虚拟环境啦，再也不用经历物理机配环境的痛苦了。

虚拟机 virtualbox 安装 CUDA 可行性说明
nothinglefttosay的专栏
04-17 3万+
在编写 CUDA 程序时遇到这么一个问题 由于服务器端的 linux 运行环境，而本机是 win8 ，对在本机上通过 SSH 客户端或者通过 VS 编写 CUDA 程序再上传倒到服务器上调试运行的方式始终不适应，又不想装双系统，因此想通过虚拟机来安装 linux 操作系统然后在虚拟机上来调试 CUDA 程序。 这中间就存在可行性的问题： 虚拟机是模拟一个图形设备，这样的话你没有机会接触到真正
深度学习环境配置CUDA、cuDNN、Tensorrt及Anaconda虚拟环境
m0_66380820的博客
06-28 5483
深度学习环境的配置主要包括了CUDA、cuDNN、Tensorrt，这3个主要是配置电脑的运行环境。跑深度学习框架（例如yolov5）还会需要创建虚拟环境，使用Anaconda配置。下面一一介绍配置。个人目前配置版本为CUDA11.6，cuDNN8.4.1.50，Tensorrt8.4.1.5。
服务器：多CUDA配置
qq_38670710的博客
12-06 2525
这里可以看到服务器中当前已经安装了cuda-11.6、cuda-11.7、cuda-12.0三个版本，其中cuda-11.6是我本次安装的版本。按“a”进入编辑模式，将下面三句话粘贴进去（注意：cuda-11.6是我的安装目录，需要换成自己的CUDA安装目录。下载CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。下载cudnn：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive。
Linux下CUDA安装全攻略
最新发布
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-06 4831
CUDA是一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用C、C++、Fortran等常见的编程语言编写程序，并将这些程序运行在NVIDIA的GPU上。通过CUDA，开发者可以充分利用GPU的多核架构，实现大规模并行计算，从而显著提高计算效率。本文详细介绍了在Linux系统下安装CUDA的全过程，包括概念讲解、安装步骤、代码示例、应用场景、注意事项以及相关架构图和流程图。通过本文的介绍，读者可以快速掌握CUDA的安装和使用方法，为后续的并行计算开发打下坚实的基础。
虚拟环境安装cuda 与 cudnn
m0_71816999的博客
03-27 1057
第一步：查看自己电脑支持的cuda的版本的最高版本是多少，如我这里12.2。那么按照小于12.2即可。说明cudnn已经存在（可能在你前面安装cuda的是时候自带安装了对应的cudnn）目的:解决不同项目之间需要的cuda与cudnn 版本可能各不相同的环境问题。第五步：检查cuda与cudnn是否安装成功。第四步：按照需要的cuda与cudnn版本。第二步：创建虚拟环境并激活。
深度学习环境配置——conda虚拟环境安装CUDA和CUDNN
tyyhmtyyhm的博客
03-20 1万+
人生来就不是为了被打败的，人能够被毁灭，但是不能够被打败。—— 海明威《老人与海》
Anaconda 安装、Pycharm 安装、cuda+cudnn 配置、Jupyter Notebook 安装
06-02
配置虚拟环境是 Anaconda 的一大特色，这使得你可以为每个项目创建独立的 Python 环境，避免不同项目间的版本冲突。使用 `conda create -n <env_name> python=<version>` 命令创建新环境，如 `conda create -n py36 ...
保姆级教程 本地部署 deepseek + ollama + open-webui + cuda + cudnn
我hate吃西红柿
02-11 1786
本地部署deepseek-r1，基于ollama + webui，并开启cuda + cudnn 加速运算，我电脑显卡是3060 12G，没显卡的可以跳过cuda + cudnn的安装。
TensorFlow_GPU 1.15 + CUDA 10.0 + CUDNN 7.6 +Python 3.7 配置过程
qq_43034505的博客
07-06 6205
TensorFlow_GPU 1.15 + CUDA 10.0 + CUDNN 7.6 +Python 3.7 配置过程 主要是在conda下搭建GPU版本的TensorFlow，后续会提及Keras的安装 TensorFlow_GPU 1.15的安装 conda安装 anaconda官网下载安装即可。 创建conda环境 创建一个新的环境，主要是为了万一出错只删除这个环境就行，不影响你原来的Python环境，如果你足够自信的话，可以不用创建 conda create -n "你
实验室服务器(非root用户)深度学习环境配置 Miniconda3 + Cuda + Cudnn + pytorch-gpu
qq_43473554的博客
05-18 1万+
用ssh连接服务器地址并登录自己的账号 1、安装miniconda 将miniconda安装包上传到自己的文件夹下 进入到该文件夹 终端上输入bash Minconda3-latest-Linux-x86_64.sh 中途一直输入yes 安装完后查看有miniconda3即安装成功 2、配置虚拟环境 创建虚拟环境 conda create -n py36 python=3.6 中间的py36是虚...
Ubuntu18.04安装CUDA10.0+cuDNN7.6.5+Tensorflow1.15教程
hlld__的博客
06-07 2430
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
【Anaconda虚拟环境中安装CUDA Toolkit ，cuDNN， PyTorch 和相关依赖包】
Toxlin的博客
10-12 1931
这条命令的作用：该命令将当前 Python 环境（例如 Conda 环境）注册为一个新的 Jupyter 内核。这样你可以在 Jupyter Notebook 中使用该内核来运行代码。为什么要这样做？如果你有多个 Python 环境（例如 Conda 虚拟环境），你可以通过这种方式将每个环境添加为 Jupyter Notebook 的内核，以便在 Jupyter Notebook 中轻松切换不同的 Python 环境。
服务器上配置CUDA、cuDNN、Anaconda和Python环境的完整过程
cscji的博客
05-03 866
在深度学习和科学计算领域，正确配置GPU加速环境对于提高计算效率至关重要。我记录了在服务器上配置CUDA、cuDNN、Anaconda以及相应的Python环境的过程。
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weixin_45819759的博客
06-30 7262
因为我服务器上之前安装过CUDA12，所以会出现这个提示。它表示已经找到了一个现有的CUDA Toolkit 11.2安装，并询问用户是否要升级所有组件或者选择要升级的组件。如果用户不想继续安装，可以选择"No, abort installation"来中止安装过程。我这里选择选择Upgrade all。2022-05-22 06:32:31 configure xserver-xorg-video-nvidia-470:amd64 470.129.06-0ubuntu0.18.04.1 <无>
conda虚拟环境中安装CUDA、cuDNN、TensorFlow1.11
m0_62648611的博客
07-14 6296
本文主要讲解在conda虚拟环境中安装CUDA、cuDNN、TensorFlow1.11
【日常分享】服务器配置及安装cuda及PyTorch方法
杨小浩浩的博客
12-22 4411
安装cuda https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36721621/article/details/115326307 安装pytorch https://pytorch.org/
实验室非root权限配置服务器上自己版本的cuda
qq_40860083的博客
05-12 3295
实验室非root用户安装cuda11.3并配置pytorch
Anaconda虚拟环境中安装cudatoolkit和cudnn包并配置pytorch-gpu
liao_kyle的博客
11-02 1万+
Anaconda虚拟环境中安装cudatoolkit和cudnn包并配置pytorch-gpu
Linux服务器安装cuda,cudnn，显卡驱动和pytorch超详细流程
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08-08 5万+
基本的环境 首先了解自己服务器的操作系统内核版本等信息： 查看自己操作系统的版本信息：cat /etc/issue或者是 cat /etc/lsb-release等命令 查看服务器显卡信息： lspci | grep -i nvidia查看全部显卡信息。 nvidia-smi如果已经安装了对应的显卡驱动的话可以采用这个命令。 cat /proc/driver/nvidia/ve...
服务器虚拟环境安装cudnn
04-03
### 如何在服务器虚拟环境中安装配置 cuDNN 要在服务器虚拟化环境下成功安装并配置 cuDNN，可以按照以下方法操作： #### 准备工作 确保已正确安装 CUDA 工具包，并验证其功能正常。如果尚未完成此步骤，请先通过...
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