CUDA

前往Nvidia CUDA Tools官网选择对应的架构和版本下载CUDA

以如下架构和版本为例：
在这里插入图片描述

查看显卡驱动

nvidia-smi

如果显卡驱动已经装了（例如此处提示的Driver Version: 535.54.03），那么在CUDA安装过程中选择需要安装的组件时，不用再勾选安装driver。
在这里插入图片描述

下载并安装CUDA

根据刚才选择的的操作系统、架构等对应的下载安装命令来下载并安装CUDA

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

卸载CUDA

常见的情况是，在使用Pytorch时对CUDA版本有要求，即使在Conda环境下也偶尔会有问题，因此降级到Pytorch2.0.1对应的CUDA11.8,假设此时cuda版本为12.1

cd /usr/local/cuda-12.1/bin/
sudo ./cuda-uninstaller
sudo rm -rf /usr/local/cuda-12.1

Conda

下载Anaconda

前往Anaconda官方下载页下载安装脚本。

安装Anaconda

赋权

sudo chmod +x Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

执行脚本

./Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh

注意：如果不希望启动命令行终端自动打开conda base，记得不要在安装时设置base环境自动激活
如果不慎设置了自动激活base
可以输入以下指令

conda config --set auto_activate_base false

检查安装是否完成

conda --version

创建环境

conda create -n <env_name> python=3.7 -y

删除环境

conda remove -n <env_name> --all

激活环境

conda activate <env_name>

退出环境

conda deactivate <env_name>

安装软件

在对应的虚拟环境内使用安装

conda install <app_name>

指定channel安装

conda install -c conda-forge package-name

查看conda信息

conda info

卸载软件

在对应的虚拟环境内使用卸载

conda uninstall <app_name>

Pytorch

前往Pytorch官方网站选择合适的Pytorch版本并下载

conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

检查安装是否成功

conda list | grep pytorch

(base) hermanye@hermanye:~$ python
Python 3.11.4 (main, Jul  5 2023, 14:15:25) [GCC 11.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> x = torch.rand(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[0.5421, 0.5950, 0.3337],
        [0.8443, 0.2287, 0.5316],
        [0.0301, 0.0151, 0.3522],
        [0.3456, 0.5901, 0.5970],
        [0.6271, 0.8065, 0.7645]])
>>>

Ubuntu下CUDA、Conda、Pytorch联合教程