前言
一、安装驱动
二、安装cuda10+cudnn7.6.5
1.下载cuda10.0+cudnn7.6.5
2.安装cuda与cudnn
三、将原有的Python库安装到新系统中
前言
主要介绍在Ubuntu18.04+RTX2080Ti安装驱动，CUDA，CUDNN，配置pytorch的步骤
一、安装驱动
首先更新apt-get源列表
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade然后添加驱动源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update在软件与更新下找到附加驱动，选择最新版的开源驱动（我使用的是nvidia-driver-455）
点击应用更改，完成后重启电脑，在终端输入nvidia-settings,出现驱动版本信息即为安装成功
如果长时间无法安装，可尝试在添加完驱动源之后
终端运行sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-driver-455
二、安装cuda10+cudnn7.6.5
1.下载cuda10.0+cudnn7.6.5
cuda10.0链接：https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal
cudnn7.6.5链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
cuda选择如下图所示
cudnn选择如图所示————>
2.安装cuda与cudnn
cuda
进入到下载路径下打开终端输入sudo sh cuda_版本号.run
一直按回车键直到出现用户选择问题，注意在选择是否安装驱动时要选择 no(n)。其他选择accept，yes，默认的即可。
安装完成后进行环境变量的配置
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sudo gedit ~/.bashrc
在打开的文件尾部加入
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:$PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}使环境变量生效
source ~/.bashrc-
sudo gedit /etc/profile
在打开的文件末尾加上:
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH-
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在打开的文件中添加:
/usr/local/cuda/lib64保存退出后执行
sudo ldconfig
通过在终端输入nvcc -V 可以查看安装的cuda版本
cudnn
进入下载目录下将下载的文件解压缩
tar -zxvf cudnn-版本号.tgz将解压后的文件复制到cuda环境下
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*到此cuda和cudnn就安装完成啦
三、将原有的Python库安装到新系统中
在原有系统中打包Python的库
sudo pip3 freeze >requirements.txt在新系统中安装打包的库(使用镜像安装速度快）
sudo pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple/ -r requirements.txt其中pytorch安装命令如下（cuda10.0+cudnn7）
pip3 install torch==1.4.0+cu100 torchvision==0.4.2+cu100 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html