安装CUDNN7.4.2,这里安装顺序一定要如下所示:sudodpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb 把此文件复制到/usr/local/cuda/include文件夹下面,并修改权限:sudocp/usr/in...
解压后会得到一个cuda文件夹。 需要将cuda/include/cudnn.h和cuda/lib64/libcudnn*拷贝到之前安装的cuda的文件夹下: cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 至此,cuDNN安装完成,接下来就可以安装PyTorch去调用显卡了。 安装PyTorch 进入网站找到...
(3)尽量不要下载最新的版本,可以到https://pytorch.org/网站看stable pytorch支持的cuda版本是哪个,太新了pytorch不支持。 下载链接 1、禁止Nouveau drivers (这一步已经在附录A-安装显卡驱动中进行过了并且之后没有改,所以这一步可以跳过)CUDA Toolkit Archive1、禁止Nouveau drivers (这一步已经在附录A-安装显卡...
对于大模型应用的安装,避不开显卡驱动driver、CUDA、cudnn和pytorch,实际上还有一个python虚拟环境。这五者之间的关系需要理清,就可能解决绝大部分环境出错的问题了,因此,理解并正确配置这些组件之间的关系对于成功运行大模型应用(如深度学习框架)非常重要。 显卡驱动 是操作系统能够与显卡通信,确保显卡硬件得到正确使用。
Ubuntu22 Linux 服务器安装显卡驱动,cuda,cudnn和pytorch 1. 首先了解自己服务器的操作系统内核版本等信息: (1)查看操作系统的版本信息:cat /etc/issue或 cat /etc/lsb-release (2)查看服务器显卡信息: A. lspci | grep -i nvidia查看全部显卡信息 ...
CUDA 版本，但是这里的 CUDA 版本只要与 Driver 兼容即可，因为 torch 用到的 CUDA 都是和 PyTorch ...
【环境配置】根据显卡设置安装cuda、cudnn以及pytorch 1. 第一种方法 1. 查看显卡所能安装最高版本的cuda 在这里插入图片描述 2. 卸载cuda重新安装 1.卸载cuda 2.安装cuda cuda其他版本: cuda与cudnn版本对应关系: 3.pytorch的安装 torch/torchvision离线安装包: 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 4. co...
cuda、cudnn及nvidia显卡驱动的安装教程博客链接:https://blog.csdn.net/jcfszxc/article/details/124004147, 视频播放量 9961、弹幕量 2、点赞数 86、投硬币枚数 54、收藏人数 135、转发人数 28, 视频作者 jcfszxc, 作者简介 我是我,相关视频:40秒学会更新显卡驱动 NVID
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 安装完成。查看命令: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 安装pytorch 官网下载:https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
至此，cuDNN安装完成，可以准备安装PyTorch。访问PyTorch官网找到对应CUDA版本的PyTorch版本，推荐使用豆瓣源通过pip安装，确保安装成功。检测PyTorch是否成功调用显卡，通过特定命令进行验证。在完成以上步骤后，您将成功在Ubuntu 18.04环境中安装Nvidia显卡驱动、CUDA、cuDNN和PyTorch，为使用GPU加速的深度学习项目...