服务器端安装cuda

服务器端安装CUDA的步骤如下：
1. 首先，根据服务器对应的具体操作系统选择相应的CUDA版本，并在官网下载页面（链接为https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive）下载对应版本的CUDA安装文件。
2. 在服务器环境中执行以下命令，下载CUDA安装文件：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

注意，上述命令中的链接和版本号需要根据实际情况进行修改。
3. 执行以下命令安装CUDA文件：

   sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run

4. 安装过程中，根据提示进行相应设置和确认。
5. 安装完成后，在`/root/.bashrc`文件的最后添加以下代码：

   export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

6. 保存并退出`.bashrc`文件，然后执行以下命令使环境变量生效：

   source /root/.bashrc

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服务器端安装cudnn

服务器端安装cudnn的步骤如下：
1. 首先，根据你使用的操作系统选择合适的cuda版本，并按照cuda的安装指南进行安装。
2. 然后，从NVIDIA官网下载相应版本的cudnn文件，并确保与你安装的cuda版本兼容。
3. 解压下载的cudnn文件，并将文件中的include文件夹中的cudnn.h和cudnn_version.h复制到cuda的include文件夹中。
4. 同时，将文件中的lib文件夹中的libcudnn*文件复制到cuda的lib64文件夹中。
5. 最后，为了确保权限正确，使用以下命令修改所复制的文件的权限：

   chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

6. 完成以上步骤后，你可以通过检验cudnn的安装效果来确认是否安装成功。

服务器端安装pytorch

服务器端安装PyTorch的步骤如下：
1. 进入虚拟环境

conda activate <虚拟环境名称>

2. 使用以下命令安装PyTorch和相关库：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

这将下载并安装适合您的服务器的PyTorch版本。