linux通过conda安装cuda和cudnn

首先，您需要安装Anaconda作为您的Python环境管理器。然后，按照以下步骤安装CUDA和cuDNN：

1. 在NVIDIA的网站上下载适用于Linux的CUDA安装程序，并按照说明进行安装。请注意，您需要选择正确的CUDA版本以与您的显卡兼容。

2. 下载cuDNN库，并按照说明进行安装。请注意，您需要选择与您的CUDA版本兼容的cuDNN版本。

3. 打开终端，创建一个新的conda环境并激活它：

   conda create --name cuda_env
   conda activate cuda_env

4. 在新环境中安装PyTorch和其他需要的软件包：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch
   conda install <other_packages>

其中，<your_cuda_version>是您安装的CUDA版本。

5. 您现在可以在新环境中运行Python并使用CUDA了：

   python
   import torch
   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

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我想在虚拟机上用conda安装CUDA 10.0 cudnn 7.2和Setup库，应该输入怎样的命令

要在虚拟机上通过Conda安装CUDA 10.0、cuDNN 7.2和相关的Setup库，你需要按照以下步骤操作：

首先，确保你的系统已经安装了Anaconda或Miniconda，这是Conda的默认包管理器。

1. 更新Conda到最新版本：

conda update conda

2. 创建一个新的环境，假设名为cuda100，其中包含CUDA和cuDNN：

conda create -n cuda100 python=3.6 # 或者你的Python版本
conda activate cuda100

注意：这里指定Python版本是为了匹配兼容性，实际取决于你的项目需求。

3. 安装CUDA：
由于CUDA和cuDNN的安装通常需要下载官方二进制包并手动配置，这一步骤可能因操作系统（如Windows、Linux或MacOS）、CUDA版本和Conda环境的具体差异而异。建议访问NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）获取对应版本的CUDA安装脚本。然后，在终端中运行安装程序，确保它将CUDA添加到系统路径，并记录好`lib64`或`lib`路径，因为接下来需要配置。

4. 下载cuDNN。同样地，访问cuDNN官网（https://developer.nvidia.com/cudnn）下载cuDNN版本，安装后记录`include`和`lib`目录。

5. 配置环境变量。例如，在Linux环境下，你可能需要编辑`~/.bashrc`文件，添加类似下面的内容：

   export CUDA_HOME=/path/to/cuda
   export CUDNN_INCLUDE_DIR=/path/to/cudnn/include
   export CUDNN_LIBRARY_DIR=/path/to/cudnn/lib

6. 使用Conda安装cuDNN的PyTorch绑定（如果适用），例如对于cuDNN 8.0：

   conda install cudatoolkit=10.0 -c anaconda
   conda install cudnn=8.0 -c pytorch -c anaconda

7. 最后安装Setup库，如果你指的是某个特定的库比如`torchvision`, `scikit-image`等，可以这样做：

   conda install torchvision
   conda install scikit-image

安装CUDA和CuDNN

安装CUDA和CuDNN是深度学习开发者在GPU上运行高性能计算任务的关键步骤，它们通常用于支持像TensorFlow、PyTorch等框架的GPU加速。

1. **安装CUDA**:
- 首先，访问NVIDIA官网（https://www.nvidia.com/）下载CUDA Toolkit，选择适合你的操作系统（Windows、Linux）和CUDA版本。
- 下载并运行安装程序，按照向导一步步完成，确保在安装过程中勾选“Add CUDA to PATH”选项，以便系统可以识别CUDA命令行工具。
- 完成安装后，在命令行中输入`nvcc --version`检查是否成功安装。

2. **安装CuDNN**:
- CuDNN是CUDA下的深度学习库，包含优化的卷积神经网络运算。
- 从NVIDIA Developer网站下载CuDNN，通常需要有CUDA Toolkit的对应版本。
- 解压后将提供的CuDNN文件夹（如`cuda`下的`cudnn`）添加到适当的库路径（比如在Linux下可能是`/usr/local/cuda/lib64`），并将头文件目录添加到头文件搜索路径。
- 部分库管理器如Conda或pip也可以直接安装特定版本的cuDNN。