安装显卡驱动

1.安装显卡驱动

进入System Settings——Software & Updates——Additional Drivers，选择Using NVIDIA binary driver-version xxx.yyy from nvidia-xxx(proprietary)，如图1所示。

2.验证显卡驱动

安装完成后，命令行输入nvidia-smi，显示显卡相关信息，如图2所示。

安装CUDA

1.使用SDKManager安装，具体安装步骤待补充。

2.验证CUDA，查看CUDA版本

打开终端，输入cat /usr/local/cuda/version.txt，若CUDA已正确安装，如图3所示。

安装cuDNN

参考：NVIDIA cuDNN安装说明

1.下载cuDNN

下载地址，根据CUDA版本选择cuDNN版本。选择cuDNN Library for Linux即可如图3所示。

2.安装cuDNN

按照此链接说明2.3.1. Installing From A Tar File安装。

3.验证cuDNN，查看cuDNN版本

打开终端，输入cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，若cuDNN已正确安装，如图5所示。

安装Miniconda

1.下载安装Miniconda

下载地址，下载完成后安装Miniconda。

2.Miniconda换源

参考：TUNA

2.1创建配置文件

conda config --set show_channel_urls yes

2.2修改配置文件

打开配置文件：

sudo gedit ~/.condarc

替换并保存为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

安装PyTorch

1.安装PyTorch

参考：PyTorch官网
需要选择系统信息等，如图6所示。

若当前版本没有满足选项，可前往Previous PyTorch Versions，选择需要版本，如图7所示。

例如，本文安装指令为：

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

2.验证PyTorch

打开终端，进入Python，依次输入：

import torch
print(torch.version.cuda)

若PyTorch已正确安装，如图8所示。

来源：CSDN

作者：哪个昵称没占用

链接：https://blog.csdn.net/WongHF/article/details/103593072

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Ubuntu安装CUDA、cuDNN、PyTorch