Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)

以下是“Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)”的详细攻略：

准备工作

首先，确认您的计算机上已安装了Ubuntu 20.04操作系统，并且已连接互联网。

其次，为了成功安装CUDA和cuDNN，您需要在计算机上安装NVIDIA GPU驱动程序。可以通过以下命令检查您计算机上的GPU类型：

lspci | grep -i nvidia

如果该命令返回一个结果，表示您的计算机中安装了NVIDIA GPU。如果未返回任何结果，那么您的计算机中可能没有安装NVIDIA GPU。

您可以通过以下命令安装NVIDIA GPU驱动程序：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-470

上述命令中的“nvidia-470”是指安装的NVIDIA GPU驱动程序的版本号，可以根据实际情况进行更改。

CUDA安装

接下来，我们可以开始安装CUDA。您可以通过以下命令下载CUDA安装程序：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.57.02_linux.run

上述命令中的“cuda_11.4.0_470.57.02_linux.run”是指下载的CUDA安装程序的文件名，可以根据实际情况进行更改。

下载完成后，运行以下命令进行安装：

sudo sh cuda_11.4.0_470.57.02_linux.run

安装程序将会引导您进行CUDA的安装，期间需要您输入一些选项。

安装完成后，需要将CUDA添加到环境变量中。可以通过编辑.bashrc文件实现：

nano ~/.bashrc

然后在文件底部添加以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存并关闭.bashrc文件之后，重新加载.bashrc文件，使环境变量生效：

source ~/.bashrc

现在，CUDA已成功安装。

cuDNN安装

接下来，我们可以开始安装cuDNN。首先，您需要在NVIDIA官网上下载cuDNN的压缩包。

然后，解压缩cuDNN的压缩包，并将文件复制到CUDA的安装目录下：

tar -xzvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz
sudo cp -R cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15/cuda/include /usr/local/cuda-11.4/
sudo cp -R cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15/cuda/lib64 /usr/local/cuda-11.4/

上述命令中的“cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz”是指下载的cuDNN的压缩包的文件名，可以根据实际情况进行更改。

cuDNN的安装已完成。

示例说明

以下是两条cuDNN的使用示例：

示例一：TensorFlow使用cuDNN进行深度学习模型训练

首先，您需要安装TensorFlow。可以通过以下命令安装TensorFlow：

pip3 install tensorflow

安装完成后，使用以下代码导入TensorFlow：

import tensorflow as tf

接下来，在创建TensorFlow的Session时，需要使用以下代码指定cuDNN为后端：

config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4
config.gpu_options.visible_device_list = "0"
config.log_device_placement = False

sess = tf.Session(config=config)

上述代码中，“config.gpu_options.allow_growth = True”表示可按需分配显存，“config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4”表示让TensorFlow限制只占用40%的显存，“config.gpu_options.visible_device_list = "0"”表示使用编号为0的GPU设备。

现在，您可以使用TensorFlow和cuDNN开始深度学习模型训练了。

示例二：PyTorch使用cuDNN进行深度学习模型训练

首先，您需要安装PyTorch。可以通过以下命令安装PyTorch：

pip3 install torch torchvision

安装完成后，使用以下代码导入PyTorch：

import torch

接下来，在创建PyTorch的张量时，需要使用以下代码指定cuDNN为后端：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

上述代码中，“torch.cuda.is_available()”表示检查CUDA是否可用。

现在，您可以使用PyTorch和cuDNN开始深度学习模型训练了。

本攻略结束。