cudn11.8安装
时间: 2025-04-19 08:42:28 浏览: 22
### 安装 CUDA 11.8 版本指南
#### 准备工作
确保操作系统满足CUDA 11.8的要求。通常,NVIDIA官方推荐的操作系统版本可以在官方网站上找到[^1]。
#### 下载 CUDA Toolkit
访问[NVIDIA 开发者网站](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),点击“Archive of Previous CUDA Releases”,定位到11.8版本并下载适用于当前操作系统的安装包。
#### 安装过程
对于Linux用户来说,可以通过命令行工具完成安装:
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repository-$CUDARELEASE/pin.cuda
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
```
上述脚本中的`<distro>`和`<version>`需替换为实际发行版名称与编号;此部分具体取决于所使用的Linux发行版以及CUDA的具体子版本号。
对于Windows用户,则建议按照图形界面提示逐步进行安装向导直至结束。同样,在MacOS环境下应遵循相应的指导说明来部署软件环境。
#### 配置环境变量
为了使编译器和其他组件能够识别新安装的CUDA路径,需要设置一些必要的环境变量。这一步骤可通过编辑`.bashrc`(针对Bash Shell)文件实现:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
```
重启终端或执行 `source ~/.bashrc` 命令让更改生效。
#### 测试安装成果
验证CUDA是否成功安装的一个简单方法就是运行如下Python代码片段测试PyTorch能否正常调用GPU资源:
```python
import torch
print(torch.__version__)
if torch.cuda.is_available():
print(f"CUDA version {torch.version.cuda} is available.")
else:
print("No GPU found or not properly configured.")
```
如果一切顺利的话,这段程序应该会显示出已加载的PyTorch版本信息,并确认存在可用的CUDA设备[^2]。
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