apt-get命令来安装CUDA,和使用conda命令安装CUDA的区别
时间: 2024-03-04 08:52:42 浏览: 294
apt-get命令和conda命令是两种不同的包管理工具,它们的使用方式和安装软件包的流程也有所不同。在Linux系统中,apt-get是常用的包管理工具,用于安装和管理系统级别的软件包。而conda则是Python的包管理工具,用于安装和管理Python环境下的软件包。
在安装CUDA时,使用apt-get命令需要添加CUDA存储库,并手动安装CUDA相关软件包。而使用conda命令安装CUDA则更为简单和快捷,只需要执行一条命令即可安装CUDA及其相关软件包。
另外,apt-get命令和conda命令使用的软件包也不同。apt-get命令安装的是系统级别的软件包,而conda命令安装的是Python环境下的软件包。因此,在使用这两种命令安装软件时需要根据实际情况进行选择,以确保安装正确的软件包并满足需要。
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wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda ———————————— conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64/;这两种安装cudatoolkit的方式有何不同
这两种安装cudatoolkit的方式有很大的不同。第一种方式是在WSL(Windows Subsystem for Linux)的Ubuntu环境下安装CUDA,而第二种方式是在Windows环境下使用conda安装CUDA。这两种方式涉及到的操作系统、安装环境和安装方式都不同,因此需要注意以下几点:
1. 第一种方式需要先在Windows 10系统中启用WSL功能,并在WSL的Ubuntu环境下执行上述命令。而第二种方式则是在Windows环境下直接使用conda安装cudatoolkit。
2. 第一种方式需要安装cuda-keyring软件包来验证CUDA存储库的签名。而第二种方式则不需要进行此操作。
3. 第一种方式需要使用apt-get命令来安装CUDA,而第二种方式则使用conda命令安装CUDA。
4. 第一种方式安装的是WSL版本的CUDA,而第二种方式安装的是Windows版本的CUDA。
因此,选择哪种方式安装cudatoolkit需要根据自己的操作系统和环境来确定,以确保正确地安装和使用CUDA。
ubnutu conda安装cudatoolkit
在Ubuntu上使用Conda安装CUDA Toolkit通常需要几个步骤:
1. **更新系统**:
首先确保你的系统是最新的。打开终端并运行:
```
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
```
2. **安装CUDA依赖**:
安装必要的库,这对于后续的Conda环境创建很重要:
```
sudo apt-get install curl libncurses5-dev tk-dev libreadline6-dev libdb5.3-dev libgdbm-dev libsqlite3-dev libssl-dev libbz2-dev libexpat1-dev build-essential checkinstall libcurl4-openssl-dev
```
3. **获取CUDA版本**:
访问NVIDIA官网下载对应Ubuntu版本的CUDA Toolkit,比如`https://developer.nvidia.com/cuda-downloads`。
4. **通过命令行安装**:
使用浏览器下载的`.deb`文件安装CUDA:
```
sudo dpkg -i cuda_<version>_linux_<arch>.deb
```
其中 `<version>` 和 `<arch>` 分别是你下载的CUDA版本和对应的架构(如 `11.0`, `cuda_11.0.3_linux_x64.deb`)。
5. **激活Conda环境**:
创建一个新的Conda环境(例如命名`cuda_env`),并添加CUDA路径:
```
conda create -n cuda_env python=3.7
conda activate cuda_env
conda config --add channels https://conda.anaconda.org/rapidsai
conda install cudatoolkit
```
6. **检查安装**:
确认CUDA Toolkit是否成功安装:
```
nvcc --version
```
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