0、 pytorch 支持 conda虛擬環(huán)境 cuda 和 cudnn
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如果只用pytorch， 只需在虛擬環(huán)境安裝cuda 和 cudnn即可；（只需1-2步即可）
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如果使用 tensorflow，一般虛擬環(huán)境不支持，2.10一下親測不行；（需要第3步）
1、創(chuàng)建conda環(huán)境
conda create -n tf2x python==3.9
source activate tf2x
conda install cudatoolkit==11.2 # 根據(jù)自己的 cuda 版本選擇
conda search cudnn -c conda-forge #查找cudnn版本，和cuda版本對應(yīng)，參考網(wǎng)址：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu
conda install cudnn==8.1.0.77 -c conda-forge # 我選擇8.1
pip install tensorflow-gpu=2.10.0 # 安裝tensorflow
2、測試GPU是否可用
import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
# 或者
tf.config.list_physical_devices('GPU')
顯示True或者GPU可用集合，則成功；
如果顯示False，參考下面 3；
3、在機器上安裝cuda 和 cudnn
CUDA 安裝
- cuda安裝
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
sudo sh cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
添加環(huán)境變量
sudo vim ~/.bashrc
# 在最后添加以下內(nèi)容：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.5/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.5/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.5
# 退出后激活
source ~/.bashrc
測試cuda
cd /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
PASS 則表示通過
cudnn 安裝
下載library，然后copy到cuda庫中即可；文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-855839.html
- cudnn安裝
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.5/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.5/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.5/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.5/lib64/libcudnn*
重新查看torch 或 tensorflow即可！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-855839.html
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