Linux系统之cuda 11情况下如何配置pytorch 10.2
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Linux系统之cuda 11情况下如何配置pytorch 10.2相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
由于目前pytorch1.8.2只能支持到10.2的版本,但ubuntu最新的系统驱动直接支持了cuda 11.4, 并且cuda tooklit支持的默认下载也是11.0。
1、确认NVIDIA驱动安装
lspci|grep NVIDIA
1. 需要先降低cuda tooklit的版本(卸载新版本)
cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.1/bin
sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1
或
cd /usr/local/cuda-11.0/bin/
sudo ./cuda-uninstaller
sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1
2. 之后下载安装cuda 10.2:
1、查看linux系统是多少位
2、查看ubantu版本号
3、CUDA 10.2 下载与安装
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
4. 只安装驱动外的其他内容,安装结束后测试是否成功
cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery
出现PASS,代表没有问题。
3.输入以下命令验证是否安装成功:
nvidia-smi
3. 安装cudnn
查看当前电脑安装的cndnn
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
可以看到,目前版本为7.6.5。
去官网选择适合自己的版本,有很多种可选,我们选择v7.6.5。
下载这三个文件:
1、删除旧版本
若之前以压缩包的形式安装,则删除以下两个文件夹中cudnn即可:
sudo rm -rf/usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
若之前以deb的形式安装,则删除目录较多:
sudo rm -rf /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*
sudo rm -rf /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn*
sudo rm -rf /usr/share/doc/libcudnn*
sudo rm -rf /var/lib/dpkg/info/libcudnn*
sudo rm -rf /usr/share/lintian/overrides/libcudnn*
2、之后使用命令安装:
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
以上是关于Linux系统之cuda 11情况下如何配置pytorch 10.2的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Azure服务器Linux下配置cuda11.1 + cudnn + anaconda + pytorch