ubuntu 22.04 深度学习环境配置（pytorch版本）| cuda、nvidia-driver、cudnn

合集 - 装系统与配环境(16)

1.ubuntu 22.04 深度学习环境配置（pytorch版本）| cuda、nvidia-driver、cudnn2023-08-10

2.安装ubuntu 22.04 双系统2023-08-103.linux、Anaconda常用骚操作2023-08-104.conda、pip从本地安装包2023-08-105.【动手学深度学习v2】03 环境安装2023-07-136.关于Anaconda虚拟环境里能不能用pip2023-08-107.Ubuntu系统自动更新导致| nvidia-smi命令报错Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch2023-09-288.Anaconda在linux平台上的安装与卸载2023-08-099.【babyllama2-chinese】项目 | 环境配置2023-10-1110.pip 手动安装 jieba包 | [babyllama2-chinese]2023-10-1111.【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】2023-10-1612.cuDNN安装过程记录2023-10-1613.安装多个cuda并进行自由切换2023-10-1614.【逆天大坑】pytorch官网方法安装居然是cpu版本 | 【解决方法】2023-10-1715.Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda2023-10-2016.安装 deepspeed 报错 | 【CUDA_HOME does not exist, unable to compile CUDA op(s)】2023-12-20

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本贴已经作废，请看新帖子-https://www.cnblogs.com/lycnight/p/17777713.html
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参考博客：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94334567
https://zhuanlan.zhihu.com/p/523282507

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part1 验证方法

1 验证Anaconda

conda -V

2 验证显卡驱动

nvidia-smi

3 验证cuda

nvcc -V

4 验证cuDNN

cat /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

5 验证pytorch、torchvision、torchaudio、pytorch-cuda

conda list | grep torch

然后进入相应的虚拟环境，用python验证：

import torch
print(torch.cuda.is_available())
# print(torch.__version__)
# print(torch.version.cuda)

如果机器上有GPU，那么不出意外的话将输出true

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part2 安装顺序

1 装Anaconda、搞虚拟环境

• Anaconda安装与卸载：https://www.cnblogs.com/lycnight/p/17617233.html
• 虚拟环境：
  创建虚拟环境

conda create --name pku
conda create --name d2l-zh python=3.10

激活虚拟环境

conda activate chatglm_env

退出虚拟环境

conda deactivate

显示虚拟环境列表

conda info --env

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2 装显卡驱动

上网搜教程，记得先关闭noveau驱动再安装Nvidia驱动
nvidia-driver下载官网
我当时（2023.8）安装的版本：

注意，成功安装完nvidia-driver后运行nvidia-smi也能看到一个cuda版本，这是正常的。我们要用的cuda是接下来要安装的cuda，不是driver自带的这个。关于为什么会有两个cuda：https://zhuanlan.zhihu.com/p/523282507

（其实这个问题有一个避免方式，就是直接先安装cuda toolkit，然后会自带nvidia-sriver，这样的话 nvidia-smi 和 nvcc -V 的cuda版本就会一致了)

问题还没结束，我到底要以哪个cuda为准呢？
参考：https://www.jianshu.com/p/eb5335708f2a

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3 装cuda toolkit

关于 cuda 和 nvidia-dirver版本的兼容关系

关于最低driver版本的兼容性：https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/
即：可以使用较低版本的driver来运行cuda，但是会有一些功能受限

上cuda官网下载cuda toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_network
（这个时候是2023.8，所以这个网页打开是下载的cuda 12.2）



但是安装cuda toolkit的时候有一步：

记得选NO，否则会把之前的 nvidia-driver版本(535.98)覆盖成了cuda 12.2自带的nvidia-driver版本
（TMD，后来ubuntu自动更新功能把我的驱动更新了）

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4 装cudnn

（2023.8）
还没搞，貌似是上官网（这里需要账号）安装文档安装即可
https://developer.nvidia.com/cudnn
（不过我没装cudnn也能跑深度学习）

（2023.10.16更新）
尝试安装 cudnn，成功。
附一个本人的cudnn安装过程记录
参考：cuda和cudnn的版本对应关系
cuda，cudnn版本对应官网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)

5 装pytorch、torchvision...

附一个本人的pytorch安装过程记录