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人工智能手脚架安装之pytorch+cuda

samge
2022-05-09 / 0 评论 / 0 点赞 / 1,064 阅读 / 1,089 字

ubuntu安装cuda时遇到cuda : 依赖: cuda-11-6 (>= 11.6.2) 但是它将不会被安装 E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

解决办法:
使用 aptitude 替代
参考:https://blog.csdn.net/Simoneming/article/details/115526601

ubuntu中查看AMD GPU 状态的办法:

lshw -c video

查看显卡驱动是否安装:

sudo apt-get install mesa-utils
glxinfo | grep rendering

amd卡不能用cuda,可以使用hip(rocm)

ROCm的官方文档

安装完后查看amd显存信息

rocm-smi

使用docker安装pytorch开发环境,然后远程连接环境进行测试/开发。

https://blog.csdn.net/qq_51403540/article/details/123951460

##########################分割线############################

其他参考文档:

https://blog.csdn.net/stroranges/article/details/109904590
https://zhuanlan.zhihu.com/p/196794861?utm_source=qq

查询最新NVIDIA显卡驱动:

https://www.nvidia.com/download/index.aspx?lang=en-us

查看显卡(N卡)版本:

nvidia-smi

查看显卡支持的最高cuda版本:

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

下载cuda:

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

检查cuda是否安装成功:

nvcc -V

安装cuda对应的cudnn(需要登录账号,这里用谷歌账号授权登录):

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

检查cudnn是否安装成功:

cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite
bandwidthTest.exe
deviceQuery.exe

在conda中安装指定版本:

conda install cudatoolkit=9.0 cudnn=7.0.5

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