ubuntu安装cuda pytorch
时间: 2025-08-20 15:55:37 AIGC 浏览: 17 评论: 5
### 安装 CUDA 和 PyTorch 的步骤
1. **安装 CUDA Toolkit**
在 Ubuntu 系统上安装 CUDA Toolkit 是使用 NVIDIA GPU 进行深度学习任务的基础。首先需要确保系统中已经安装了合适的 NVIDIA 驱动程序,然后通过官方提供的 .deb 包或者.run 文件进行安装。对于 .run 文件,需要先关闭图形界面或者使用无头模式进行安装,同时安装必要的依赖项并赋予运行脚本执行权限,例如:
```bash
sudo apt install build-essential
chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-435.21.run
```
运行上述脚本后,按照提示完成 CUDA Toolkit 的安装 [^4]。
2. **选择合适的 PyTorch 版本**
在安装 PyTorch 之前,需要确定所需的 PyTorch 版本以及对应的 CUDA 版本。可以通过 PyTorch 官方网站提供的界面选择适合项目的版本,或者选择最新版本。如果项目文件中不需要特定版本的 PyTorch,推荐使用官方网站上的最新版本 [^3]。
3. **通过 pip 安装 PyTorch**
推荐使用 pip 安装 PyTorch,并且确保所选版本与已安装的 CUDA 版本相匹配。例如,对于 CUDA 11.8,可以使用如下命令进行安装:
```bash
pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
此命令会安装指定版本的 PyTorch 及其相关库,并且确保它们与 CUDA 11.8 兼容 [^2]。
4. **验证安装**
安装完成后,可以通过创建一个简单的 Python 脚本来验证 PyTorch 是否能够正确识别 CUDA 和 cuDNN:
```python
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())
```
如果输出为 `True`,则表示 cuDNN 已经成功安装并且可以与 PyTorch 一起使用 [^1]。
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评论

半清斋
2025.07.02
内容全面,涵盖从驱动到验证的全过程

战神哥
2025.06.20
安装命令准确,便于直接复制使用🎉

王元祺
2025.06.13
语言简洁,逻辑分明,易于理解

耄先森吖
2025.05.14
对CUDA和PyTorch版本匹配有详细说明

学习呀三木
2025.04.25
步骤清晰,适合新手入门