在Ubuntu 20.04系统下使用Python 3.8.10时，安装CUDA、cuDNN和PyTorch需确保版本兼容性。以下是推荐的版本组合及详细安装步骤： ### 1. **CUDA版本选择** - **推荐版本**：CUDA 11.3 或 CUDA 11.7（与PyTorch 1.12/1.13兼容）。 - **安装步骤**： - 下载CUDA Toolkit（`.deb`格式）： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.1-465.19.01-1_amd64.deb # 以11.3为例 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_*.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ``` - 验证安装： ```bash nvcc --version # 应显示CUDA 11.3.x ``` ### 2. **cuDNN版本选择** - **推荐版本**：cuDNN 8.2（对应CUDA 11.3）或 cuDNN 8.4（对应CUDA 11.7）。 - **安装步骤**： - 从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cudnn)下载cuDNN的`.deb`包（需注册账号）。 - 安装运行时库和开发库： ```bash sudo dpkg -i libcudnn8_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb # 以8.2为例 sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb ``` - 验证安装： ```bash cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 应显示8.2.x ``` ### 3. **PyTorch版本选择** - **推荐版本**：PyTorch 1.12.1（支持CUDA 11.3）或 PyTorch 1.13.1（支持CUDA 11.7）。 - **安装步骤**： - 使用pip安装预编译版本（推荐）： ```bash pip3 install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 或（CUDA 11.7）： ```bash pip3 install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` - 验证安装： ```python python3 -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())" # 应输出版本和True ``` ### 4. **环境变量配置** - 在`~/.bashrc`末尾添加： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - 运行`source ~/.bashrc`生效。 ### 5. **Python 3.8.10注意事项** - Ubuntu 20.04默认Python 3.8.10可通过`python3`命令调用，无需额外配置。 - 若需虚拟环境，可使用： ```bash python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate pip install -r requirements.txt # 包含PyTorch等依赖 ``` ### 6. **驱动兼容性** - 确保NVIDIA驱动版本≥450（通过`nvidia-smi`检查）： ```bash nvidia-smi # 显示驱动版本和CUDA版本 ```