linux python cudatoolkit和cudnn
时间: 2025-04-17 21:43:22 浏览: 26
### 如何在Linux上安装配置Python CUDA Toolkit cuDNN 深度学习开发环境
#### 安装显卡驱动与CUDA Toolkit
对于Ubuntu系统,建议通过官方渠道获取最新的NVIDIA驱动程序以及CUDA Toolkit。这可以通过添加官方的CUDA存储库来实现:
```bash
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<distro>/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
```
上述命令会自动处理依赖关系并完成CUDA Toolkit的安装[^2]。
#### 安装cuDNN
为了获得最佳性能,在安装好CUDA之后还需要安装cuDNN库。可以从NVIDIA官方网站下载对应版本的cuDNN压缩包,并解压至`$CUDA_HOME`目录下,通常位于`/usr/local/cuda`。确保将路径中的`<version>`替换为实际使用的CUDA版本号[^1]。
#### 设置Anaconda环境
创建一个新的Conda环境用于隔离不同项目的依赖项。这里推荐使用特定于项目需求的基础镜像,比如`python=3.x`:
```bash
conda create --name myenv python=3.8
conda activate myenv
```
接着可以根据具体的应用场景选择合适的PyTorch或其他框架版本进行安装。例如,要安装支持CUDA 11.3的PyTorch稳定版,可以运行如下命令:
```bash
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
```
这样就完成了基本的深度学习环境搭建工作[^3]。
#### 测试安装
最后一步是验证整个设置是否正常运作。可以在Python交互式解释器里尝试导入相关模块来进行简单的测试:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
如果返回True,则说明GPU已经被成功识别并且能够正常使用。
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