进入pytorch官网https://pytorch.org/,查看pytorch支持的cuda版本。 cuda 10.2针对的系统更偏向于Ubuntu18及以下的,我的系统是Ubuntu20.04,因此选择安装cuda11.0。 (2)下载cuda安装包并安装 进入cuda版本选择页面https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivE选择对应的版本;或直接再百度搜索cuda11进入指定版本的下...
sudo chmod a+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 注意:如果系统提示找不到cudnn.h,可复制cuda/include/cudnn.h到/usr/local/cuda/include/目录下 安装PyTorch1.3 进入PyTorch官网安装合适的版本,官网, 输入:pip3 install torch torchvision,等待安装结束(现在官网最新版本为1.5...
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 安装pytorch 先安装好 conda 天月日:Ubuntu 安装 conda 使用conda 创建环境 conda create -n pytorch-gpu python=3.11 然后在 conda 环境下安装 pytorch PyTorch conda activate pytorch-gpu pip3 install torch torchvision torchaudio...
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 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/...
验证pytorch能否调用CUDA:import torch;torch.__version__;torch.cuda.is_available(),打印True,参考自Win10下配置Pytorch-GPU(CUDA10.1) 本文的上一版:ubuntu安装cuda、cudnn和nvidia-docker 拓展阅读(安装TensorRT):Win11基于WSL2安装CUDA、cuDNN和TensorRT ...
输入accept,同意协议后,按照提示进行安装,选择自定义安装,只选择 CUDA Toolkit 和相关库。 ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ ...
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.8/lib64/libcudnn* # Finally, to verify the installation, check nvidia-smi nvcc -V # install Pytorch (an open source machine learning framework) pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ...
conda install cudnn=8.2.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-8.2.1-cuda11.3_0.conda 安装pytorch 直接到官网选择对应的版本即可Previous PyTorch Versions conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch ...
运行以下命令验证 PyTorch 是否安装成功: import torch print(torch.cuda.is_available()) 如果输出 True,则表示 PyTorch 可以使用 GPU 进行计算。 六、总结 本文详细介绍了在 Ubuntu 20.04.4 LTS 上安装 CUDA 11.6, cuDNN, TensorRT, PyCUDA, PyTorch 的步骤和注意事项。通过按照上述步骤进行操作,您可以顺利完成...