Ubuntu 22.04系统下CUDA、cuDNN和PyTorch的配置指南

Ubuntu 22.04系统下CUDA、cuDNN和PyTorch的配置指南

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_52113469/article/details/145688511

本文将详细介绍如何在Ubuntu 22.04系统上配置CUDA、cuDNN和PyTorch，包括具体的安装步骤和命令示例。

安装CUDA

下载.run文件并安装

首先需要检查系统中是否已经安装了CUDA，可以使用以下命令：

nvcc -V        # 验证电脑中是否有CUDA

然后查看系统支持的CUDA最高版本：

nvidia-smi     # 查看cuda最高支持版本

接下来需要从CUDA官网下载对应版本的安装包。下载完成后，使用以下命令进行安装：

chmod 777 cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

安装过程中，如果系统已经安装了NVIDIA驱动，可以选择跳过驱动安装步骤。

配置CUDA环境变量

在Linux系统中，可以通过编辑/etc/profile文件来配置CUDA环境变量。具体步骤如下：

sudo gedit /etc/profile

在文件末尾添加以下内容：

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.4/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.4/lib64

保存并关闭文件后，使用以下命令使环境变量立即生效：

source /etc/profile

最后，使用以下命令验证CUDA是否安装成功：

nvcc -V

cuDNN安装

下载对应版本的cuDNN

cuDNN的版本需要与CUDA版本相匹配。由于cuDNN官网只能查看到cuDNN8的版本与CUDA的对应关系，因此需要根据CUDA版本选择合适的cuDNN版本。这里选择与CUDA12对应的cuDNN9.5.0。

复制文件到系统目录

下载完成后，使用以下命令将cuDNN文件复制到系统目录：

sudo cp cudnn-linux-x86_64-9.5.0.50_cuda12-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-9.5.0.50_cuda12-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

最后，使用以下命令验证cuDNN是否安装成功：

cat /usr/local/cuda-12.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

安装PyTorch

选择对应版本的PyTorch

访问PyTorch官网的安装页面，选择与CUDA版本相匹配的PyTorch版本。这里选择PyTorch 2.4.0。

安装命令

使用以下命令进行安装：

conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

验证安装

使用以下Python代码验证PyTorch是否正确安装：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())

如果所有输出都正常显示，说明安装成功。