ubuntu中pytorch1.8安装cudnn

如果你已经安装了CUDA并且想要在Ubuntu中安装PyTorch 1.8以及CuDNN，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装CUDA

首先，需要在Ubuntu上安装CUDA。可以从NVIDIA官网下载适合你的CUDA版本，然后按照官方文档的指引进行安装。

2. 下载CuDNN

下载CuDNN，需要访问NVIDIA开发者网站并注册账号。下载完成后，将文件解压到一个目录下。

3. 将CuDNN拷贝到CUDA目录

在终端中输入以下命令，将CuDNN文件拷贝到CUDA的目录下：

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*

4. 安装PyTorch

可以使用pip安装PyTorch，输入以下命令：

pip install torch torchvision torchaudio

安装完成后，在Python中输入以下命令可以测试是否安装成功：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出为True，则表示安装成功。

相关问题

ubuntu安装PyTorch 1.8和其他依赖项

安装 PyTorch 1.8 和其他依赖项的步骤如下：

1. 安装 Anaconda：在 Anaconda 官网下载对应的安装包，按照提示进行安装。

2. 创建新的虚拟环境：在终端中输入以下命令创建一个名为 "pytorch" 的新虚拟环境。

   conda create -n pytorch python=3.8

3. 激活虚拟环境：在终端中输入以下命令激活虚拟环境。

   conda activate pytorch

4. 安装 PyTorch：在终端中输入以下命令安装 PyTorch。

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia

5. 安装其他依赖项：在终端中输入以下命令安装其他依赖项。

   conda install matplotlib numpy pandas scipy scikit-learn jupyter notebook

6. 验证 PyTorch 安装：在 Python 终端中输入以下命令验证 PyTorch 是否成功安装。

   import torch
   print(torch.__version__)

如果输出版本号为 1.8，则说明 PyTorch 安装成功。

注意事项：

- 如果你的 GPU 是 NVIDIA 的，可以使用 cudatoolkit 参数安装 GPU 版本的 PyTorch。
- 如果你没有 GPU，可以省略 cudatoolkit 参数安装 CPU 版本的 PyTorch。
- 如果你的系统不是 Ubuntu，可以根据需要修改安装命令。

ubuntu18.04安装pytorch1.8

要在Ubuntu 18.04上安装PyTorch 1.8，您可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端并更新软件包列表：

sudo apt-get update

2. 安装pip：

sudo apt-get install python3-pip

3. 安装PyTorch 1.8：

pip3 install torch torchvision torchaudio

4. 验证PyTorch安装是否成功：

python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果您看到输出的版本号为1.8，则表示PyTorch已成功安装。

希望这可以帮助您安装PyTorch 1.8！