ubuntu 22.04安装cuda、cudnn、conda、pytorch

fu_gui_mu_dan

已于 2023-09-04 19:56:05 修改

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分类专栏： Linux 文章标签： ubuntu conda linux

于 2023-09-04 19:12:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40222848/article/details/132674646

版权

1、cuda

视频连接

https://www.bilibili.com/video/BV1bW4y197Mo/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=3b42b36e44d271f58e90f86679d77db7

cuda 11.8

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

在这里插入图片描述点击进入

https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_t

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Ubuntu 20.04，cuda 12.4安装对应的cuDNN， 2024最新教程（附带最新查看cuDNN版本指令)

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03-11

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cuDNN 9.0版本的cudnn_version.h 的路径已经改变，所以网上之前的验证方法都会报错，直接用下面指令进行验证。文件，右键点击属性 Properties，查看该文件的具体路径（红色框中）如果还是报错或者报路径找不到的错误，那就在。显示类似如下信息，表示cuDNN安装成功。进入nvidia官网的cuDNN页面，

CUDA与cuDNN在linux / Ubuntu22.04上的安装与卸载，包含CUDA的.run安装与.deb安装，cuDNN的.tar安装与.deb安装

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08-15

7538

主要关注CUDA与cuDNN在linux / Ubuntu22.04上的安装与卸载。 1. 整合了两种CUDA安装方式（.run与.deb）、两种cuDNN的安装方式（.tar.xz与.deb），网上好像没什么人做这个 2. 整合了CUDA与cuDNN的官方样例代码的测试方法 3. 整合了CUDA与cuDNN的版本切换方法，尤其是完善的使用脚本的一键切换版本方法（部分代码由GPT辅助生成） 4. 整合了CUDA与cuDNN的彻底卸载方法

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share_source=copy_web&vd_source=a391fd515e42781bdd026d0237f557f0），结合自己安装过程中碰到的一些问题，整理成了笔记，方便下次系统崩了重装)可查看），我的cuda版本是12.2，当前pytorch版本是12.1，所以我选择安装cuda12.1。anaconda3文件夹bin目录下，找到该文件直接点击复制，在打开的anaconda.desktop文件中Exec处点击粘贴，即可得到该文件的绝对路径。下载完成后，找到cudnn所在文件夹，打开终端。

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在PyTorch中使用CUDA，。：首先，确保你的GPU支持CUDA。你可以在官方CUDA支持列表上查找你的GPU型号。或者直接命令行nvidia-smi进行查看。：下载并安装与你的GPU型号匹配的CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA官网下载。在安装期间，可以选择安装适用于你的系统的CUDNN库。： cuDNN是NVIDIA的深度神经网络库，可以加速深度学习任务。在CUDNN下载页面下载适用于你的CUDA版本的cuDNN，并按照安装说明进行安装。

[Ubuntu22.04]NVIDIA显卡驱动、CUDA、cudNN安装

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1.GPU：显卡。2.NVIDIA Graphics Drivers：显卡驱动。3.CUDA：一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，是一种并行计算平台和编程模型，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。在安装NVIDIA Graphics Drivers时，CUDA已经捆绑安装，无需另外安装。5.CUDA Toolkit：包含了CUDA的runtime API、CUDA代码的编译器nvcc（CUDA也有自己的语言，代码需要编译才能执行）和debug工具等。需要自己下载安装。

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首先理顺一下CUDA，CUDNN，cudatoolkit的关系。安装CUDA就是安装cudatoolkit，CUDA中包含cudatoolkit. 然后安装CUDA对应版本的CUDNN。找到对应版本的CUDA，点进去，然后再进行相应的选择得到最终的版本，下载下来之后按照命令行进行安装和配置。不同的神经网络有不同的配置，有些从前公开的github项目，一些包升级之后的版本缺少相关的函数，老版本又不兼容，只能在虚拟环境中重新安装环境。可以在网上查找与CUDA对应的pytorch进行下载和安装。

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1. 下载cudnn10.1：官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可以下载两种安装文件：我使用的是第一种安装方法. ①按上图下载的是cudnn-*tgz的压缩包时解压下载的文件，可以看到cuda文件夹，在当前目录打开终端，执行如下命令： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/loca

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安装官网的方式安装cudnn 1，下载对应cuda的cudnn版本 2，把solitairetheme8文件复制为tgz文件 cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz 3，解压tgz 注：如果当前目录下有cuda文件夹先删除 tar -zxvf cudnn-...

Ubuntu cudnn安装

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