一.安装CUDA

切换显卡驱动，并通过NVIDIA-smi查看信息：

考虑到后面安装PyTorch，不建议使用最新的驱动，这样CUDA版本不会过高。

在英伟达官网下载CUDA，我的是11.8。

wget https://developer./compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

安装

如果在这一步报错Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决方案为：

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux --override

在下一个界面中，不要安装显卡驱动，选择安装即可。

Please make sure that- PATH includes /usr/local/cuda-11./bin- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.8/lib64, or, add /usr/local/cuda-11.8/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

这个代码的路径很重要。

输入vim ~/.bashrc

在最后添加

export PATH="/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

保存之后出来

source ~/.bashrc

验证

nvcc -V

得到如上结果即可。

二.安装cuDNN

下载对应版本（我的是11.8）以deb为例

输入以下代码：

wget https://developer./compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pinsudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer./compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pubsudo add-apt-repository "deb https://developer./compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"sudo apt get updatesudo apt-get install libcudnn8=8.8.0.121-1+cuda11.8sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.8.0.121-1+cuda11.8

三.安装PyTorch

在官网选择对应版本：例如

2.输入Run this Command中的代码即可。

如果有任何困惑和疑问欢迎给我留言或评论。