ubuntu20.04安装pytorch cuda版本为11.7

安装PyTorch需要先安装CUDA和cuDNN，然后再使用pip安装PyTorch。

1. 安装CUDA和cuDNN

首先需要下载安装CUDA和cuDNN。可以在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA和cuDNN。

下载完毕后，按照以下步骤安装：

1. 解压CUDA安装包，并运行安装程序。

$ sudo sh cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run

在安装过程中，需要根据提示进行配置。

2. 解压cuDNN压缩包，并将解压后的文件复制到CUDA安装目录下。

$ tar -xzvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

2. 安装PyTorch

接下来就可以使用pip安装PyTorch了。注意要安装对应版本的PyTorch。

$ pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这样就可以安装PyTorch了。

相关问题

cuda版本为11.7 ubuntu20.04安装pytorch-gpu

你可以按照以下步骤在 Ubuntu 20.04 上安装 PyTorch GPU 版本：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN

在 Ubuntu 20.04 上安装 CUDA 和 cuDNN 的步骤如下：

1.1 安装 CUDA

首先，你需要在 NVIDIA 官网上下载适合你的 CUDA 版本。CUDA 11.7 可以从以下链接下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。

下载完成后，你可以使用以下命令将其安装到系统中：

   $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local_11.7.109-1_amd64.deb
   $ sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-7-local/7fa2af80.pub
   $ sudo apt-get update
   $ sudo apt-get install cuda

1.2 安装 cuDNN

cuDNN 库是用于深度学习加速的 CUDA 拓展库。你可以从 NVIDIA 官网下载适合你的 cuDNN 版本。cuDNN 8.2.4 可以从以下链接下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download。

下载完成后，你可以使用以下命令将其解压到 `/usr/local/cuda` 目录下：

   $ tar -xzvf cudnn-11.7-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
   $ sudo cp -r cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
   $ sudo cp -r cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
   $ sudo ldconfig

2. 创建虚拟环境并安装 PyTorch

为了避免与系统中已有的 Python 库冲突，我们可以使用 Python 虚拟环境。可以使用以下命令创建虚拟环境：

   $ python3 -m venv venv
   $ source venv/bin/activate

然后，你可以使用以下命令安装 PyTorch：

   $ pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

这将安装适合 CUDA 11.1 的 PyTorch 版本。

安装完成后，你可以使用以下命令验证是否安装成功：

   $ python
   >>> import torch
   >>> print(torch.cuda.is_available())

如果返回 `True`，则说明安装成功。

3. 安装其他依赖项

在使用 PyTorch 进行深度学习时，你可能还需要安装其他一些库。你可以使用以下命令安装常用的深度学习库：

   $ pip install numpy matplotlib scikit-learn jupyterlab

以上是在 Ubuntu 20.04 上安装 PyTorch GPU 版本的步骤，希望能够帮助到你。

ubuntu20.04安装pytorch-gpu cuda版本为11.7

安装 PyTorch GPU 版本需要先安装 CUDA 和 cuDNN。以下是在 Ubuntu 20.04 上安装 PyTorch GPU 版本的步骤：

1. 安装 CUDA 11.7

可以从 NVIDIA 官网下载 CUDA Toolkit 11.7 的安装包，选择适合自己系统的版本进行下载，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

下载完成后执行以下命令进行安装：

   sudo sh cuda_11.7.0_<version>_linux.run

安装过程中需要选择安装路径，一般选择默认路径即可。

2. 安装 cuDNN 8.2.2

前往 NVIDIA 官网下载 cuDNN 8.2.2 的安装包，下载地址为：https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey

注册一个 NVIDIA 开发者账号后就可以下载了。

下载完成后解压文件，并将 cuDNN 目录下的文件复制到 CUDA 的安装目录下的对应文件夹中。

   cd <path_to_cudnn_folder>
   sudo cp -P include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/include
   sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.7/lib64/
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*

3. 安装 PyTorch

推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 进行安装。

先创建一个新的环境：

   conda create --name pytorch_gpu python=3.9
   conda activate pytorch_gpu

然后安装 PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c conda-forge

安装完成后可以通过以下命令测试是否安装成功：

   python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果输出为 True，则说明安装成功。