linux查看cuda版本

❶ linux（Ubuntu） 安裝torch-gpu

首先檢查CUDA版本使用命令

nvidia-smi

接著安裝CUDNN和CUDA Toolkit。CUDNN是專為深度學習設計的軟體庫，CUDA Toolkit則是一個包含CUDA程序編譯器、IDE、調試器等的工具包，適用於全面的GPU通用計算。

如果需要替換舊版本的CUDA，可使用以下命令卸載：

sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl #替換為實際版本

接著刪除殘留的文件夾：

sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0/

然後安裝CUDA：

前往官網下載最新版本

安裝參考鏈接提供詳細步驟

安裝CUDNN，首先從NVIDIA官網下載對應版本的CUDNN，解壓文件並按照指南進行配置

具體操作參考博客：Linux環境cudnn安裝

查找PyTorch下載命令，前往PyTorch官網並根據CUDA版本搜索命令。若網速不佳，切換國內源，將PyTorch源更改為 mirrors.tuna.tsinghua.e.cn 等國內鏡像倉庫。

安裝成功後，驗證PyTorch是否安裝正確。

❷ linux（Ubuntu） 安裝torch-gpu

在Ubuntu上安裝torchgpu的步驟如下：

1. 檢查CUDA版本：

   • 使用命令nvidiasmi來檢查你的NVIDIA GPU和已安裝的CUDA版本。這將幫助你確認需要安裝的PyTorch版本。

2. 安裝CUDA Toolkit和CUDNN：

   • 卸載舊版本CUDA：使用命令sudo /usr/local/cuda<version>/bin/uninstall_cuda_<version>.pl來卸載舊版本的CUDA，其中<version>是你的CUDA版本號。卸載後，刪除殘留文件夾，如sudo rm rf /usr/local/cuda<version>/。
   • 安裝CUDA Toolkit：前往NVIDIA官網下載與你的系統和GPU兼容的最新版本的CUDA Toolkit，並按照提供的安裝指南進行安裝。
   • 安裝CUDNN：從NVIDIA官網下載與你的CUDA版本匹配的CUDNN庫。下載後，解壓文件並按照NVIDIA提供的指南進行配置。

3. 下載並安裝PyTorch：

   • 前往PyTorch官網，根據你的CUDA版本搜索合適的安裝命令。
   • 如果你的網路速度較慢，可以考慮將PyTorch源更改為國內鏡像倉庫，如mirrors.tuna.tsinghua.e.cn，以加速下載。
   • 使用終端執行下載命令來安裝PyTorch。

4. 驗證安裝：

   • 安裝完成後，你可以通過運行一些簡單的PyTorch代碼來驗證安裝是否正確。例如，導入PyTorch庫並創建一個張量，然後列印其信息。

注意事項： 在安裝過程中，確保所有步驟都按照官方指南進行，以避免出現兼容性問題。 如果你在安裝過程中遇到任何問題，可以查閱相關的官方文檔或社區論壇以獲取幫助。

❸ 如何在linux系統中查找cuda本地的安裝包

一旦慧睜模歲、查看 CUDA 版本：碧隱

cat /usr/local/cuda/version.txt

我的是6.0.21