ubuntu18.04 cuda11.7 cudnn11.x pytorch1.11.0_cuda 11.7对应的pytorch

系统环境准备

这部分很重要，不然后面会出错，一定要选择好自己的gcc、kernel版本
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查找系统对应的gcc与kernel版本

# 查看当前系统的gcc版本
$ gcc --version
# 若没有安装gcc，则执行以下命令
$ apt install gcc
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# 查看系统正在运行的Kernel Header
$ uname -r
# 执行系统更新后，为了确保Kernel Header和正在运行的Kernel相匹配，需要执行以下命令
$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
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# 查看显卡信息，有显卡是安装cuda的前提
lspci | grep -i nvidia
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安装NVIDIA显卡驱动

# 查看你可以使用的驱动
ubuntu-drivers devices
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# 卸载Nouveau 在安装前，Nouveau可能已经启动，所以无法安装Nvidia成功
#---open a terminal---
sudo apt-get remove nvidia*
sudo apt autoremove
sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic
 
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
#---save the following info into file blacklist.conf---
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
#---end of the info saved----
 
#---go back to the terminal---
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
sudo update-initramfs -u
reboot
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去NVDIA driver search page搜索显卡需要的驱动型号并下载、安装

# 查看NVIDIA版本检验是否安装完成
nvidia-smi
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搭建cuda11.3

其他版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
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选择continue

输入accept

不要选Driver，会覆盖之前安装的显卡

修改安装路径（可选，默认安装在/usr/local/cuda）
选择Options

选择Toolkit Options

需要提前建立好目录
/data/software/cuda_11_3
/data/software/cuda_11_3_samples
/data/software/cuda_11_3_samples/mylib

/usr这种非用户目录的都要去掉，然后change Toolkit Install Path

同理修改CUDA Samples

选择安装路径

确定路径后选择install即可

添加配置文件

vim ~/.bashrc
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默认添加如下配置

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

# 指定gpu序列号，看自己情况
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
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自定义路径添加如下配置

# >>> cuda initiallize >>>
export PATH="/data/software/cuda_11_3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/data/software/cuda_11_3/lib64:/data/software/cuda_11_3_samples/mylib/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/data/software/cuda
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
# <<< cuda initialize <<<

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创建软连接映射

刷新配置

source ~/.bashrc
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查看版本

nvcc -V
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测试cuda安装是否成功

 /data/software/cuda/extras/demo_suite/deviceQuery
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如果没有第一步的环境准备kernel，会出现下面错误

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

cudaGetDeviceCount returned 999
Result = FAIL
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并且在使用pytorch时出现下图错误

正确的情况是下图

搭建cudnn11.x

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

https://developer.nvidia.com/compute/cudnn/secure/8.4.0/local_installers/11.6/cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
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解压

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz
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将下载好的.h文件和lib文件放到cuda文件夹目录下

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/include/cudnn*.h /data/software/cuda/include 

sudo cp -p cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive/lib/libcudnn* /data/software/cuda/lib64

sudo chmod a+r /data/software/cuda/include/cudnn*.h /data/software/cuda/lib64/libcudnn*

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安装pytorch1.11.0

https://pytorch.org/get-started/previous-versions

conda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
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验证pytorch