apt-get命令来安装CUDA,和使用conda命令安装CUDA的区别
时间: 2024-03-04 11:52:42 浏览: 35
apt-get命令和conda命令是两种不同的包管理工具,它们的使用方式和安装软件包的流程也有所不同。在Linux系统中,apt-get是常用的包管理工具,用于安装和管理系统级别的软件包。而conda则是Python的包管理工具,用于安装和管理Python环境下的软件包。
在安装CUDA时,使用apt-get命令需要添加CUDA存储库,并手动安装CUDA相关软件包。而使用conda命令安装CUDA则更为简单和快捷,只需要执行一条命令即可安装CUDA及其相关软件包。
另外,apt-get命令和conda命令使用的软件包也不同。apt-get命令安装的是系统级别的软件包,而conda命令安装的是Python环境下的软件包。因此,在使用这两种命令安装软件时需要根据实际情况进行选择,以确保安装正确的软件包并满足需要。
相关问题
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ———————————— conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/;这两种安装cudatoolkit的方式有何不同
这两种安装cudatoolkit的方式有很大的不同。第一种方式是在WSL(Windows Subsystem for Linux)的Ubuntu环境下安装CUDA,而第二种方式是在Windows环境下使用conda安装CUDA。这两种方式涉及到的操作系统、安装环境和安装方式都不同,因此需要注意以下几点:
1. 第一种方式需要先在Windows 10系统中启用WSL功能,并在WSL的Ubuntu环境下执行上述命令。而第二种方式则是在Windows环境下直接使用conda安装cudatoolkit。
2. 第一种方式需要安装cuda-keyring软件包来验证CUDA存储库的签名。而第二种方式则不需要进行此操作。
3. 第一种方式需要使用apt-get命令来安装CUDA,而第二种方式则使用conda命令安装CUDA。
4. 第一种方式安装的是WSL版本的CUDA,而第二种方式安装的是Windows版本的CUDA。
因此,选择哪种方式安装cudatoolkit需要根据自己的操作系统和环境来确定,以确保正确地安装和使用CUDA。
配置tensorflow虚拟环境并安装cuda和cudnn
以下是在Linux系统上配置tensorflow虚拟环境并安装CUDA和cuDNN的步骤:
1. 安装NVIDIA显卡驱动
首先,需要安装NVIDIA显卡驱动。可以通过以下命令进行安装:
```bash
sudo apt-get install nvidia-driver-<version>
```
其中,`<version>`为显卡驱动的版本号。例如,如果要安装版本号为460的显卡驱动,可以使用以下命令:
```bash
sudo apt-get install nvidia-driver-460
```
安装完成后,需要重启电脑。
2. 安装CUDA
接下来,需要安装CUDA。可以到NVIDIA官网下载对应版本的CUDA安装包,然后按照提示进行安装。
3. 安装cuDNN
cuDNN是一个加速深度学习的库,可以提高tensorflow的性能。可以到NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN安装包,然后按照提示进行安装。
4. 创建虚拟环境
创建一个虚拟环境可以隔离不同的Python项目,使得它们之间的依赖不会相互干扰。可以使用conda或者虚拟环境来创建一个新的Python环境。
使用conda创建虚拟环境可以使用以下命令:
```bash
conda create -n env_name python=3.7
```
其中,`env_name`是虚拟环境的名称。这个命令会创建一个名为`env_name`的虚拟环境,并且安装Python 3.7。
使用虚拟环境创建虚拟环境可以使用以下命令:
```bash
sudo apt-get install python3.7-venv
python3.7 -m venv env_name
```
其中,`env_name`是虚拟环境的名称。这个命令会在当前目录下创建一个名为`env_name`的虚拟环境,并且安装Python 3.7。
5. 激活虚拟环境并安装tensorflow
创建完虚拟环境后,需要激活虚拟环境。可以使用以下命令激活虚拟环境:
```bash
source activate env_name
```
其中,`env_name`是虚拟环境的名称。
激活虚拟环境后,可以使用以下命令安装tensorflow:
```bash
pip install tensorflow-gpu==<version>
```
其中,`<version>`是tensorflow的版本号。例如,如果要安装版本号为2.4.1的tensorflow,可以使用以下命令:
```bash
pip install tensorflow-gpu==2.4.1
```
安装完成后,就可以在虚拟环境中使用tensorflow了。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)