cuda10.2安装教程

好的，下面是 CUDA 10.2 的安装教程：

首先下载 CUDA 10.2 的安装包，可以在 NVIDIA 官网上下载对应的版本。
安装前需要先安装相关依赖库，比如 gcc、g++、make 等。可以通过以下命令进行安装：sudo apt-get install gcc g++ make
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安装依赖库后，运行安装程序进行安装，可以使用以下命令：sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
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注意：在安装过程中需要选择安装方式，建议选择“Custom installation”以便进行自定义配置。
安装过程中可能会提示安装 NVIDIA 驱动程序，如果已经安装过最新版的驱动程序，可以选择不安装。
安装完成后需要配置环境变量，可以在 .bashrc 文件中添加以下内容：export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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配置完成后需要使环境变量立即生效，可以使用以下命令：source ~/.bashrc
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以上就是 CUDA 10.2 的安装教程，希望能够对您有所帮助。

相关问题

cuda10.2安装过程

CUDA 10.2 安装教程
验证硬件兼容性和驱动程序版本
确保计算机配备有支持CUDA技术的NVIDIA显卡，并已安装适当版本的NVIDIA驱动程序。对于CUDA 10.2而言，推荐使用的最低驱动版本为440.x或更高[^1]。
下载CUDA工具包
访问NVIDIA官方网站，选择适合操作系统的CUDA 10.2版本下载链接。注意要挑选与当前操作系统相匹配的安装文件类型（例如Windows下的.exe文件或是Linux中的.run脚本）。
执行安装过程
Windows平台
双击运行下载好的.exe安装器，遵循向导提示逐步完成设置。建议勾选默认选项以简化流程；如果希望自定义路径或其他特性，则可在对应页面调整相应参数[^2]。
Linux平台
通过终端切换至保存了.run文件的位置，赋予其可执行权限后再启动安装：
chmod +x cuda_10.2.*.run
sudo ./cuda_10.2.*.run
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根据屏幕上的指示继续前进直至结束。通常情况下无需更改任何预设值即可顺利完成整个过程[^3]。
设置环境变量
为了使编译器和其他组件能够正常工作，需更新PATH以及LD_LIBRARY_PATH等环境变量指向新加入的CUDA库位置。具体做法取决于所处的操作系统类别：

Windows: 可借助“系统属性->高级系统设置->环境变量”界面手动添加；
Linux/Unix-like OSes: 编辑~/.bashrc (针对单用户) 或 /etc/profile 文件来追加必要的声明语句。

测试安装成果
最后一步是验证CUDA是否已被正确部署到位。这可以通过多种方式实现，比如尝试编译并运行一些简单的样例项目，或者是直接利用命令行检测功能状态：

对于Windows用户来说，可以转到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite目录并通过cmd窗口调用bandwidthTest.exe应用程序来进行初步检验。

而在类UNIX平台上，则可以直接打开shell会话并键入如下指令：
nvcc --version
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一旦上述任一方法返回预期的结果即表明CUDA已经成功就位。

cuda10.2对应的pytorch安装

要安装CUDA 10.2对应的PyTorch，你可以按照以下步骤进行操作：

打开Anaconda Prompt（如果没有安装Anaconda，请先安装）。
创建一个新的虚拟环境，可以选择自己喜欢的环境名称，比如"pytorch_gpu"。使用以下命令创建环境：
conda create -n pytorch_gpu python=3.9
激活创建的环境。在Anaconda Prompt中输入以下命令：
conda activate pytorch_gpu
在激活的环境下，使用pip安装PyTorch。请注意，下面的命令是从PyTorch官方网站提供的命令，确保选择正确的命令。在Anaconda Prompt中输入以下命令：pip install torch==1.8.0+cu102 torchvision==0.9.0+cu102 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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这将下载并安装PyTorch及其相关的软件包。
安装完成后，你可以在Python环境中测试PyTorch是否成功安装。在Anaconda Prompt中输入以下命令：python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
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如果输出为True，则表示PyTorch成功安装并且CUDA可用。

请记住，以上步骤是基于CUDA 10.2的安装，如果你使用其他版本的CUDA，请在第4步的命令中相应地更改版本号。123
引用[.reference_title]

1 2 3 CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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