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轻松安装CUDA：在Ubuntu 16.04上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.4（含附件资源）

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简介：
本教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统中安装CUDA 9.0及cuDNN 7.4，附带实用的安装脚本和其他相关资源。 简单安装cuda：在Ubuntu 16.04上安装cuda9.0以及cudnn7.4的步骤如下所述。请注意，这里仅提供了一个概述，并没有包含具体的附件资源或链接地址。 若要进行实际操作，请确保从官方渠道获取所需的软件包和文档。

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  • 轻松安装CUDA：在Ubuntu 16.04上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.4（含附件资源）
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    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统中安装CUDA 9.0及cuDNN 7.4，附带实用的安装脚本和其他相关资源。 简单安装cuda：在Ubuntu 16.04上安装cuda9.0以及cudnn7.4的步骤如下所述。请注意，这里仅提供了一个概述，并没有包含具体的附件资源或链接地址。 若要进行实际操作，请确保从官方渠道获取所需的软件包和文档。
     
  • Ubuntu 18.04 安装 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.6.5 - 附资源链接
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    本文详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统上安装CUDA 10.0和cuDNN 7.6.5，包括必要的步骤及所需资源的下载链接。 在Ubuntu 18.04上安装CUDA 10.0与cuDNN 7.6.5的教程提供了详细的步骤来帮助用户完成相关软件包的配置和设置，适用于需要使用NVIDIA GPU进行加速计算的应用场景。
     
  • Ubuntu 18.04下安装GPU CUDA及cuDNN
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    本教程详细介绍了在Ubuntu 18.04操作系统环境下，如何正确安装和配置NVIDIA GPU所需的CUDA以及cuDNN库，为深度学习开发打下基础。 在Ubuntu 18.04系统下安装GPU、CUDA以及cuDNN的详细步骤文档（经过测试可行）。
     
  • 在Ubuntu 16.04上安装多个CUDA版本的方法
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    本文介绍了如何在Ubuntu 16.04系统中同时安装和管理多个CUDA版本的具体步骤与技巧，帮助用户灵活选择适用于不同应用需求的CUDA环境。 本段落主要介绍了在Ubuntu 16.04系统上安装多个版本的CUDA的方法，并通过实例代码进行了详细阐述，具有一定的参考价值。需要的朋友可以参考一下。
     
  • Windows 11 + Ubuntu 24.04，安装Ubuntu 24.04、NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN
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    本教程详解在预装了Windows 11的电脑上，如何双系统安装Ubuntu 24.04，并配置NVIDIA显卡驱动、CUDA及cuDNN环境。 根据提供的信息，我们可以总结出以下知识点： ### 一、安装 Ubuntu 22.04 #### 步骤详解： 1. **下载 Ubuntu ISO 文件** 访问 Ubuntu 官方下载页面，并下载 Ubuntu 22.04 的 ISO 文件。 2. **创建启动盘** 使用 Rufus 工具将下载好的 ISO 文件烧录到 U 盘上。确保选择正确的选项以确保 U 盘兼容性和可启动性。 3. **设置 BIOS 启动顺序** 重启计算机并进入 BIOS 设置（通常通过按 F2 或 F12 键），设置 U 盘为第一启动项。 4. **安装 Ubuntu** 跟随屏幕提示完成 Ubuntu 的安装。注意，在安装过程中不要选择安装第三方图形驱动，这会导致后续安装 Nvidia 驱动出现问题。 ### 二、安装 Nvidia 驱动 #### 步骤详解： 1. **连接网络** 确保 Ubuntu 22.04 已连接到互联网。 2. **选择 Nvidia 驱动** 打开“软件与更新”，选择合适的 Nvidia 驱动进行安装。注意，应根据自己的显卡型号选择合适的驱动版本。 3. **应用更改并重启** 安装驱动后，系统可能会提示重启以完成安装。 4. **验证驱动安装** 使用 `nvidia-smi` 命令在终端中检查 Nvidia 驱动是否正确安装。如果看到 GPU 信息，则表示安装成功。 ### 三、安装 CUDA #### 步骤详解： 1. **下载 CUDA** 访问 NVIDIA 开发者网站，选择与当前 Nvidia 驱动版本匹配的 CUDA 版本进行下载。 2. **安装 CUDA** 使用终端执行安装命令，例如 `sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run`。确保使用正确的 CUDA 版本段落件名。 3. **配置环境变量** 编辑 `.bashrc` 文件，添加 CUDA 的路径至 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中，保存更改并使环境变量生效。 4. **验证安装** 在终端中执行 `nvcc -V` 命令，如果显示出 CUDA 的版本信息，则表示安装成功。 ### 四、安装 cuDNN #### 步骤详解： 1. **下载 cuDNN** 访问 NVIDIA 的 cuDNN 下载页面，下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。 2. **安装 cuDNN** 使用 `dpkg` 命令安装下载好的 cuDNN 包，并复制密钥文件到指定目录下。 3. **验证安装** 使用命令进入相应目录，执行 `.bandwidthTest` 和 `.deviceQuery` 命令来验证 cuDNN 是否安装成功。 以上步骤提供了从零开始安装 Ubuntu 22.04、Nvidia 驱动、CUDA 和 cuDNN 的详细指南。每一步都至关重要，特别是环境变量的配置和软件版本的匹配。对于新手来说，建议按照提供的链接进行逐步操作，而有一定经验的用户则可以根据上述步骤快速完成安装。
     
  • 在Ubuntu下安装CUDA+CUDNN+Anaconda3+PyTorch+PyCharm的步骤
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    本指南详细介绍了如何在Ubuntu操作系统中搭建深度学习开发环境，涵盖CUDA、CUDNN、Anaconda3、PyTorch和PyCharm的安装与配置步骤。 在双系统Ubuntu 20.04下安装CUDA、cuDNN、Anaconda3、PyTorch以及PyCharm的详细流程及注意事项如下： 1. **环境准备**： - 确保你的电脑已经成功地安装了Windows和Ubuntu双系统的其中之一为Ubuntu。 - 更新系统软件包：`sudo apt update && sudo apt upgrade` 2. **CUDA安装**： - 访问NVIDIA官方网站下载适合你显卡的CUDA版本，选择对应的操作系统（64位Linux）进行下载。 - 安装之前，请检查你的电脑是否支持CUDA。可以通过命令 `nvidia-smi` 查看当前驱动信息和GPU型号。 3. **cuDNN安装**： - 从NVIDIA开发者网站获取相应的cuDNN版本，注意选择正确的操作系统（Linux）和cuda版本相匹配。 - 下载后解压文件，并将其中的库文件复制到CUDA对应的目录下：`sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/` `sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/` 4. **Anaconda安装**： - 访问Anaconda官网获取最新版本的Python发行版，选择Linux系统的安装包。 - 使用命令行进行安装：`bash Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh` 安装完成后根据提示添加环境变量。 5. **PyTorch安装**： - 首先通过Anaconda创建一个新的虚拟环境（建议）或者直接在默认环境下工作。 - 然后，使用pip命令来安装PyTorch：`pip install torch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html` 注意选择与你CUDA版本匹配的pytorch版本。 6. **PyCharm安装**： - 下载最新版的JetBrains PyCharm Community Edition（免费版）。 - 安装完成后，配置好Python解释器路径指向Anaconda环境中的python可执行文件即可开始使用。 7. 注意事项： - 在整个过程中，请确保所有软件版本兼容性良好，并且注意更新到最新的稳定版本以避免潜在问题。 - 对于高级用户来说，在安装任何大型库之前最好先阅读官方文档，了解其详细配置要求和可能遇到的问题解决方案。
     
  • CUDA Cudnn Torch Torchvision 安装包
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    本安装包包含CUDA、cuDNN、Torch和Torchvision等深度学习开发必备组件，便于开发者快速搭建GPU加速的PyTorch环境。 cuda, cudnn, torch 和 torchvision 是一些常用的深度学习工具和技术。
     
  • Ubuntu系统下显卡驱动、CUDA和cuDNN的安装
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    本教程详细介绍了在Ubuntu操作系统中安装显卡驱动、CUDA以及cuDNN的具体步骤与方法，帮助用户顺利完成深度学习环境配置。 本段落将深入讲解如何在Ubuntu系统上安装显卡驱动、CUDA以及CUDNN，并以18.04版本为例进行介绍。 ### Ubuntu系统安装步骤 1. 使用Rufus或其他工具制作一个包含Ubuntu ISO的USB启动盘。 2. 通过修改BIOS设置，使电脑从USB设备启动进入安装界面。按照提示完成系统的安装过程。 3. 安装完成后，在“软件和更新”中切换到清华镜像源以加快软件包下载速度。 ### 显卡驱动安装 在Ubuntu系统中有两种方式可以用来安装显卡驱动：图形化界面自动化操作以及命令行手动配置。 #### 图形界面自动化安装 1. 打开“附加驱动”，让系统自动检测并提供适合的显卡驱动进行安装。 2. 安装完成后，重启电脑，并通过运行`nvidia-smi`来检查是否成功安装了显卡驱动。 #### 命令行手动安装 1. 首先需要禁用内建的nouveau驱动。这可以通过编辑配置文件并更新内核完成。 2. 添加图形驱动PPA（个人软件包存档）以获取额外的软件源。 3. 安装适合版本的NVIDIA驱动，例如460版。 4. 重启系统验证显卡驱动是否安装成功。 ### CUDA安装 CUDA是用于GPU计算的一个开发平台。以下是其在Ubuntu上的安装步骤： 1. 配置CUDA源列表以使用阿里云镜像加速下载速度。 2. 使用.run文件进行安装，通常可以从NVIDIA官网获取该文件。 3. 安装完成后，在`~/.bashrc`中设置环境变量： ``` export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 4. 使源代码生效后，通过运行`nvcc --version`检查CUDA是否安装成功。 ### CUDNN安装 CUDNN是加速深度学习的库。以下是其在Ubuntu上的安装步骤： 1. 下载CUDNN压缩包。 2. 解压下载文件并将包含头文件和库文件复制到CUDA安装目录下的相应位置： ``` sudo cp -P include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64 ``` 3. 更新链接库：`sudo ldconfig` 完成上述步骤后，你的Ubuntu系统已经为GPU加速的计算和深度学习任务做好了准备。务必保持软件更新以获得最佳性能与兼容性。如在安装过程中遇到任何问题，请查阅官方文档或社区论坛获取帮助。
     
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