WSL-Ubuntu24.04安装protorch GPU版本

安装CUDA

检查版本

首先在命令行运行该命令，查看自己的CUDA版本

nvidia-smi

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.54       Driver Version: 526.56       CUDA Version: 12.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  On   | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A    0C    P0    13W /  N/A |      0MiB /  4096MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

选择版本，官网下载

然后去CUDA官网安装，我的CUDA Version为12.0，要选择比12.0底的版本，我下载的是11.8

接下来选择如下
在wsl终端运行官方给出的命令

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local_11.8.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

问题解决

运行到最后一步时遇到问题：

意思是缺少libtinfo5包，尝试了很多种方法都没办法安装，是因为新版本不再使用这个包了

官网给出的解决方案

# 首先使用nano方法打开用于存储源列表的新文件
sudo nano /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources

# 然后在文件末尾粘贴以下内容
Types: deb
URIs: http://old-releases.ubuntu.com/ubuntu/
Suites: lunar
Components: universe
Signed-By: /usr/share/keyrings/ubuntu-archive-keyring.gpg

# ‘Ctrl + O ’保存文件
# ‘Enter’ 确认文件名
# ‘Ctrl + X’ 退出编辑器

接着就可以继续执行下面的命令了

sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

检查是否成功

然后输入nvcc -version检查是否安装成功，出现如下内容说明安装成功

安装cuDNN

选择版本，官网安装

cuDNN下载地址

根据官方的命令行输入命令

# 运行下面的指令
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cudnn/9.8.0/local_installers/cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.8.0_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.8.0_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2404-9.8.0/cudnn-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cudnn

# 安装 CUDA 11 特定的软件包：
sudo apt-get -y install cudnn-cuda-11

# 安装 CUDA 12 特定的软件包：
sudo apt-get -y install cudnn-cuda-12

安装pytorch GPU版本

创建并激活虚拟环境

# 创建虚拟环境
conda create -n pytorch python=3.9 -y
# 激活虚拟环境
conda activate pytorch

官网下载

pytorch官网选择版本

复制命令在新建的环境下运行，然后就是漫长的等待…

检查是否成功

运行python文件

import torch
 
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.cuda.is_available())  #输出为True，则安装成功

或在命令行执行python，依次输入

(pytorch) zoey@localhost:~$ python
Python 3.9.22 | packaged by conda-forge | (main, Apr 10 2025, 22:13:57) 
[GCC 13.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'2.6.0+cu118'
>>> torch.version.cuda
'11.8'
>>> torch.cuda.is_available()
True