ubuntu安装缺少 CUDA 运行库

如果你在 Ubuntu 上安装了 NVIDIA 显卡驱动程序，但是运行 CUDA 应用程序时遇到了缺少 CUDA 运行库的错误，那么你需要安装 CUDA 运行库。

以下是在 Ubuntu 上安装 CUDA 运行库的步骤：

1. 访问 NVIDIA 官网并下载适用于你的系统的 CUDA 运行库安装文件。

2. 打开终端并进入下载目录。

3. 运行以下命令以使安装文件可执行：`chmod +x cuda_*.run`

4. 运行以下命令以开始安装：`sudo ./cuda_*.run`

5. 在安装过程中，你需要回答一些问题。按照提示输入相关信息即可。

6. 安装完成后，重启计算机。

现在，你应该已经成功地安装了 CUDA 运行库。你可以运行 `nvcc -V` 命令来检查是否已正确安装 CUDA 运行库。

相关问题

ubuntu下torch.cuda.is_available()返回false

### 回答1：
当在Ubuntu下使用PyTorch时，`torch.cuda.is_available()`返回`false`的原因可能是以下几个：

1. 缺少NVIDIA显卡驱动：PyTorch依赖于NVIDIA显卡的支持。要在Ubuntu上使用CUDA加速，必须先安装适当的NVIDIA显卡驱动。可以通过在终端中输入`nvidia-smi`查看显卡驱动的状态。如果没有安装正确的驱动程序，需要下载并安装适用于你的显卡型号的驱动程序。

2. CUDA Toolkit未正确安装：CUDA Toolkit是一组与NVIDIA显卡相关的开发工具和库，用于支持GPU加速计算。要在Ubuntu上使用CUDA，请先安装适用于你的显卡和操作系统版本的CUDA Toolkit。可以从NVIDIA官方网站下载并按照官方文档进行安装。

3. 不支持的显卡型号：某些旧型号的NVIDIA显卡可能不再受最新版本的CUDA Toolkit支持。如果你的显卡太旧，可能无法在Ubuntu上使用CUDA加速。

4. 安装了错误版本的PyTorch：如果你下载了不适用于你的显卡和CUDA版本的PyTorch，`torch.cuda.is_available()`可能会返回`false`。请确保你下载并安装了与你的显卡和CUDA版本兼容的PyTorch版本。

总之，在Ubuntu下使用PyTorch时，如果`torch.cuda.is_available()`返回`false`，需要检查NVIDIA驱动、CUDA Toolkit、显卡型号以及PyTorch版本是否正确安装和配置，并根据具体情况进行相应调整。

### 回答2：
在Ubuntu下，如果torch.cuda.is_available()返回false，有几个可能的原因：

1. 缺少NVIDIA驱动程序：torch.cuda.is_available()需要正确安装并配置NVIDIA显卡驱动程序。您可以通过在终端中运行“sudo ubuntu-drivers autoinstall” 来安装最新的NVIDIA驱动程序。安装完成后，重新启动电脑。

2. CUDA工具包未安装或版本不兼容：torch.cuda.is_available()还依赖于CUDA工具包。您可以通过访问NVIDIA的开发者网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads）下载适合您显卡和Ubuntu版本的CUDA工具包，并按照安装说明进行安装。

3. 未正确配置GPU支持：在某些情况下，可能需要进行一些额外的配置才能启用CUDA支持。您可以编辑您的~/.bashrc文件，添加以下行来设置CUDA路径：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

然后运行“source ~/.bashrc”使更改生效。

4. 不支持的GPU：torch.cuda.is_available()只能在支持CUDA的NVIDIA GPU上返回True。确保您的显卡支持CUDA，并且驱动程序已经正确安装。

如果您已经检查了以上几个方面，仍然无法解决问题，可能需要进一步研究您的系统配置和安装情况，或者在相关的开发者论坛上寻求帮助。

### 回答3：
在Ubuntu下，如果torch.cuda.is_available()返回false，意味着你的系统无法检测到使用CUDA的GPU设备。

首先，你需要确保你的系统中有至少一个能够使用CUDA的GPU设备。可以通过运行nvidia-smi命令来检查系统中是否存在合适的GPU设备，并确保设备驱动程序已正确安装。

如果nvidia-smi显示没有找到GPU设备或显示相关的错误信息，可能是由于缺少适当的NVIDIA显卡驱动程序导致的。你可以通过安装适用于你的GPU设备的最新NVIDIA驱动程序来解决此问题。请参考NVIDIA官方网站以获取正确的驱动程序和安装指南。

如果nvidia-smi显示GPU设备正常工作，并且已正确安装NVIDIA驱动程序，但torch.cuda.is_available()仍然返回false，则可能是由于torch库与NVIDIA驱动程序之间的版本不兼容导致的。在这种情况下，你可以尝试升级或降级torch库的版本，或者更新你的CUDA工具包版本，以使其与NVIDIA驱动程序兼容。

如果问题仍然存在，你可以尝试在Ubuntu的命令行中运行“export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”来指定使用的GPU设备。然后重新运行torch.cuda.is_available()，看看是否可以正常检测到GPU设备。

综上所述，如果在Ubuntu下torch.cuda.is_available()返回false，你可以按照上述步骤来解决问题，以确保系统能够正确检测到使用CUDA的GPU设备。

ubuntu中报错OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file: No such file or directory

这个报错是因为缺少CUDA深度神经网络库的动态链接库文件。可以使用以下步骤解决：

1. 确认CUDA和cuDNN在系统中已经正确安装。

2. 打开终端，输入以下命令安装cuDNN库：

   sudo apt-get install libcudnn8

如果系统版本不同，可以根据需要选择对应的cuDNN版本，例如：

   sudo apt-get install libcudnn7

3. 如果安装成功，可以在以下目录找到cuDNN库文件：

   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/

4. 如果还是出现同样的错误，可以将上述路径添加到环境变量中，例如：

   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:$LD_LIBRARY_PATH

然后再次运行程序即可。