为了复现一篇深度学习论文,特意安装了Linux系统。前一天已经安装Linux显卡驱动,如今必要安装cuda、cudnn等。
论文代码
论文PDF
确定包版本:
根据论文提供的代码。在requirements.txt中发现cuda版本为11.7,cudnn为8.5.0,python没有指定,默认使用3.8版本,pytorch2.0.1。接下来就分别安装这些包:
一、安装cuda
- 下载cuda11.7安装程序
cuda汗青版本官网:cuda下载
输入以下命令下载cuda11.7:
- wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
复制代码 - 运行cuda11.7安装程序:
- sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
复制代码 - 解决报错
报错信息如下:
检察报错日志文件:
- gedit /var/log/cuda-installer.log
复制代码
发现是大概是gcc版本过高,可以看我之前的博客:切换gcc版本
检察当前gcc版本和优先级:
- sudo update-alternatives --config gcc
复制代码
修改gcc-11优先级:
- sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 102
复制代码
- 继承运行cuda11.7安装程序:
- sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
复制代码 选择accept
取消驱动安装(空格取消),由于已经安装好了驱动了。
以下体现安装完成:
此时输入nvcc --version
不能检察版本,由于没有设置环境变量
- 设置环境变量
打开的文件:
在文件末端添加并保存以下内容:(注意cuda版本要同等)
- export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:${PATH}
- export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
复制代码 终端输入:
- 验证cuda环境变量
二、安装cudnn
- 下载cudnn文件(必要登岸Nvidia账号)
官网:cudnn下载
由于要复现的论文使用cudnn8.5.0版本,以是就选择这个版本了。
- 解压文件
- tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive.tar.xz
复制代码 - 将cudnn文件复制到cudn文件中
- cd cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive/
- sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/include
- sudo cp lib/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*
复制代码
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