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问题7:虚拟机+ubuntu+安装cuda(傻瓜式操作)+cuda path配置+查看cuda的版本

目录

1.cuda的安装
2.cuda path的配置
3.检查cuda的版本号(为安装pytorch做准备)

...


建议看看下面的几条ps,可以避免踩坑!

ps:本文所用ubuntu系统版本为v-22.04(如果打算安装可以参考博主的另一篇文章),ubuntu-v-22.04最高支持cuda-v-11.7.0

ps:此文为2023.2.4所写,此时pytorch支持的cuda版本最高为v-11.7。

ps:因为自己没提前查看pytorch支持的cuda的最高版本,因此装了个v-12.0,在这写下这篇博客,希望让你们少踩坑。

ps:试过各种卸载方法都删除不干净,无奈只能重新装系统。

ps:安装cuda Toolikt ,因为它是cuda的工具包,包含了cuda的全部工具,可以认为

cuda Toolikt>cuda

ps:本教程需要知道自己的ubuntu的版本,大家可以在终端运行lsb_release -r查看自己的ubuntu的版本号

lsb_release -r

一.操作步骤

  1. - 打开cuda官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

(ps:大家可以安装自己所需的cuda 版本,本文选择cuda11.7)

2.依次选择【Linux】->【x86_64】->【Ubuntu】->【22.04(选择自己的ubuntu版本号)】->【deb(local)】

3.找到框中所示代码!

4.框中代码如下所示。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-7-local_11.7.0-515.43.04-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-7-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
5.按住快捷键:Ctrl+Alt+T,打开终端,按顺序复制代码并回车运行。

(终端代码运行示例如下)

6.到这cuda就安装完成啦,接下来进行cuda path的配置。

二.cuda path的配置

2.1代码详解+汇总

#第一步
#输入如下代码并回车
sudo nano ~/.bashrc

#第二步
#在末尾添加环境变量
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

#第三步
ctrl +o -->+回车
ctrl +x 

#第四步
# 更新环境变量配置
source ~/.bashrc

#第五步
#查看cuda的版本
nvcc --version

2.2代码图文详解如下:

2.2.1.输入下述代码回车,接着输入本机账户密码!
sudo nano ~/.bashrc

2.2.2.滑动鼠标滚轮,在最后面添加下述代码
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

2.2.3.ctrl+o 写入+回车
2.2.4.ctrl +x 推出
2.2.5.输入更新环境变量配置
source ~/.bashrc

三.输入nvcc --version/nvcc -V查看cuda的版本号

#第一个方法
nvcc --version
#第二个方法
nvcc -V

恭喜你,到这一步说明cuda已经安装好,并且环境变量配置也完成了哦!接下来准备安装pytorch,进行yolov5的学习。

如有问题欢迎指正👃。


本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_63913621/article/details/128876779
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