ubuntu20.04+cuda11.8+cudnn8.9.6+pytorch2.4.1 + tensorflow2.12安装记录

原创 已于 2025-01-02 15:19:35 修改 · 1.7k 阅读 · 32 ·
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#python #人工智能 #深度学习 #tensorflow2 #pytorch

于 2024-10-13 11:39:40 首次发布

本机环境

rtx4090
ubuntu20.04+cuda11.8+cudnn8.9.6安装记录

一：nvidia driver 安装

1.1 输入显卡型号查看支持显卡驱动的版本

进入英伟达中国驱动官网搜索支持的驱动版本
搜索支持的驱动在这里插入图片描述

1.2下载驱动并安装

方法一：直接在Ubuntu系统中的soft updates中安装535-server（专有）版本
在这里插入图片描述其他方法参考：因为可以直接使用方法一，避免麻烦就没测试其他方式，可自行参考
在ubuntu安装nvidia驱动 (亲测有效，这是方法二)
在ubuntu安装nvidia驱动（亲测有效，这是方法一）)

二ｃｕｄａ１１．８安装

安装过程中参考资料

1: Ubuntu 20.04 RTX 4090显卡 深度学习环境配置（Nvidia显卡驱动、CUDA11.6.0、cuDNN8.5）
2:揭秘Ubuntu深度学习服务器配置：新手如何成为专家？

2.1 安装ｃｕｄａ前的版本确定准备工作

进入官网
选择要安装的型号
【CUDA】Tensorflow、CUDA、cuDNN、python版本对应关系一览表（全）【win、macOS、linux】
这里是选择兼容ｐｙｔｏｒｃｈ和ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ的ｃｕｄｎ版本，看个人需求

pytorch 应该是只要求cuda版本，对cudnn版本没有具体要求，而tensorflow对cuda cudnn版本都有要求
在这里插入图片描述pytorch　cuda 版本对应参考资料感觉没有最新版本的对应关系，从官网可以看出支持关系：当前为最新支持版本所以选择１１．８
此外还要注意当前安

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本文介绍了在Linux系统上安装CUDA 11.8的完整步骤：首先通过wget下载安装包，然后使用sudo命令执行安装。接着安装nvidia-cuda-toolkit包，并配置环境变量（包括PATH和LD_LIBRARY_PATH）。最后通过执行nvcc --version命令验证安装是否成功。整个过程涵盖了从下载到验证的所有关键步骤，适用于需要配置CUDA环境的Linux用户。
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下方链接，选择更多版本 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。从Nvidia官网下载CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。回车键进行勾选，X就是选中，没有X就是没有选中，把安装驱动进行取消。进行CUDA和cuDNN的选择，也可以直接根据官方推荐进行下载安装。更新软件列表和检查必要的依赖项，如果没有，就安装。步骤一： 下载CUDA安装包。步骤二： 安装CUDA安装包过程中的选择。
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您好！对于在Ubuntu 20.04上安装CUDA、cuDNN和PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 安装NVIDIA显卡驱动：您可以通过以下命令安装NVIDIA显卡驱动： ``` sudo apt-get install nvidia-driver-<version> ``` 其中，`<version>`是您所需的驱动版本号。 2. 安装CUDA：您可以按照以下步骤安装CUDA： - 访问NVIDIA的官方网站，下载适用于Ubuntu 20.04的CUDA安装包。 - 运行下载的安装包进行安装。安装过程中，您需要按照提示进行操作。 3. 安装cuDNN：cuDNN是一个针对深度学习任务进行优化的库。您可以按照以下步骤安装cuDNN： - 访问NVIDIA的开发者网站，下载适用于您所安装的CUDA版本的cuDNN库。 - 解压下载的cuDNN安装包，并将包含的文件复制到CUDA的安装目录中。 4. 安装PyTorch：您可以通过以下命令使用pip安装PyTorch： ``` pip install torch torchvision ``` 这将安装最新的稳定版本。如果您需要特定版本的PyTorch，可以在命令中指定版本号。 这些步骤应该能帮助您在Ubuntu 20.04上成功安装CUDA、cuDNN和PyTorch。如果您遇到任何问题，请随时向我提问。
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