双系统ubuntu20.04安装cuda、cudnn、英伟达驱动和pytorch

### Ubuntu 20.04 双系统下 CUDA、cuDNN、NVIDIA 驱动及 PyTorch 的安装教程 #### 显卡信息与驱动安装 在双系统环境中,确保硬件兼容性和软件版本匹配至关重要。首先需要确认显卡支持并正确安装 NVIDIA 驱动程序。 通过终端命令可以查看当前系统的显卡型号及其驱动状态: ```bash lspci | grep -i nvidia nvidia-smi ``` 如果 `nvidia-smi` 命令无法正常运行,则表明尚未成功安装 NVIDIA 驱动程序。可以通过以下方式完成驱动安装[^1]: - 更新包索引: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade ``` - 添加官方 PPA 并安装推荐的驱动版本: ```bash sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt install nvidia-driver-<version> ``` 重启计算机以使更改生效,并再次验证驱动是否已正确加载。 #### 安装 Anaconda 和 Python 环境管理工具 为了简化依赖管理和隔离开发环境,在此建议先安装 Anaconda 或 Miniconda。下载链接可从官网获取,执行如下操作即可完成安装过程: - 下载脚本文件并通过 Bash 执行它; - 初始化 Conda 后重新启动 shell 终端窗口以便应用新的路径设置。 创建一个新的虚拟环境用于存储后续所有的库文件及相关组件: ```bash conda create --name torch_env python=3.9 conda activate torch_env ``` #### CUDA & cuDNN 的集成方法 对于深度学习框架而言,GPU 加速功能通常由特定版本组合实现。这里采用的是基于 Conda 渠道直接拉取预编译好的二进制包形式来引入必要的计算资源[^2]。 具体指令如下所示: ```bash conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 上述命令会自动处理好所有关联项之间的关系问题,包括但不限于指定版次号下的 cuda 工具链以及 cudnn 库本身的内容填充工作。 #### 测试 GPU 支持情况 最后一步就是检验整个流程下来所构建出来的这套体系能否正常使用到图形处理器单元来进行数值运算活动了。打开 Python 解释器或者 Jupyter Notebook 页面之后输入下面这段测试代码片段看看输出结果是不是预期中的那样吧! ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version()) ``` 以上即为完整的解决方案描述文档,请按照指示逐步实施直至达成目标为止。

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