深度学习环境配置——ubuntu20.04安装cuda和cudnn_ubuntu nvidia cuda cudnn

深度学习

一、安装CUDA

cuda 是 NIVEA 的编程语言平台，想使用 GPU 就必须要使用 cuda，从这里 下载 cuda 的安装文件
首先选择合适的版本，这里下载是的最新的 cuda 11.4。


根据上面的指令进行安装。
因为 NVIDIA 驱动已经安装，这里就不要选择安装 NVIDIA 驱动。其余的都默认即可。如下图，第一个不选

安装成功后需要配置一下环境变量，否则使用GPU加速的时候，找不到GPU
配置环境变量：

gedit ~/.bashrc
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在打开的文件最后添加以下语句并保存：

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
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然后更新环境变量

source ~/.bashrc
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输入nvcc -V查看相关信息

二、安装cudnn

去官网下载与 CUDA 11.4 搭配的 cudnn 版本。下载 cudnn 需要注册一个 NIVDIA 账号。官方已经给出了 cuda 与 cudnn 搭配的建议。示例下载的是 cuDNN v8.8.2。

在下图所示选择 cuDNN Library for Linux，下载 cudnn-11.4-linux-x64-v8.2. 2.26.tgz

解压

tar -xvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz
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拷贝相关的库文件

sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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这样就是配置成功了

监控gpu状态

watch -n 1 nvidia-smi
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