rtx3090pytorch环境配置
时间: 2025-01-18 11:00:31 浏览: 64
### 配置RTX 3090以运行PyTorch
#### 准备工作
为了确保顺利配置,在开始之前确认已备份重要数据并准备好官方文档作为辅助参考资料。
#### 更新操作系统和内核
对于Ubuntu 20.04 LTS,建议先更新系统到最新状态,并考虑升级Linux内核至稳定版。这有助于减少潜在冲突并提高稳定性[^2]。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### 安装NVIDIA驱动程序
卸载旧版本的NVIDIA驱动(如果存在),然后按照官方指导安装适用于RTX 3090的新版驱动:
```bash
sudo ubuntu-drivers autoinstall
```
重启计算机使更改生效。
#### 安装CUDA工具包与cuDNN库
下载匹配当前系统的CUDA Toolkit 11.x版本以及对应的cuDNN SDK,解压后设置环境变量以便后续编译链接时能够找到这些资源文件夹路径[^3]。
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
#### 创建虚拟环境并激活
推荐创建Python 3.9以上的独立开发环境用于隔离依赖关系管理;接着切换进入该环境下继续操作。
```bash
python3 -m venv my_pytorch_env
source ./my_pytorch_env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
#### 测试PyTorch是否能正常识别GPU设备
编写简单的测试脚本验证上述步骤完成后能否正确加载硬件加速器支持功能模块[^4]。
```python
import torch
print(f"CUDA Available: {torch.cuda.is_available()}")
print(f"Current Device Index: {torch.cuda.current_device()}")
print(f"Device Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
tensor = torch.rand((2, 2), device='cuda')
print(tensor)
```
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