Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN
这里写目录标题
- 1.简介
- 1.1测试TensorFlow能否使用GPU
- 2.安装CUDA11.2
- 2.1下载安装包
- 2.2安装
- 2.3配置环境变量
- 2.3.1打开bashrc
- 2.3.2末尾加上
- 2.3.3 内容生效
- 2.4 测试CUDA11.2是否安装成功
- 3.安装cuDNN
- 3.1官网下载安装包
- 3.2安装cuDNN
- 3.3测试
- 4.完全卸载CUDA和cuDNN
1.简介
由于Tensoflow-gpu对cuda版本严格的要求,TensoFlow-gpu==2.5.0需要CUDA11.2版本才能使用GPU(conda安装的TensorFlow可以不用安装cuDNN,pip方式安装需要)。
1.1测试TensorFlow能否使用GPU
import tensorflow as tf
# 查看gpu和cpu的数量
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
cpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')
print(gpus, cpus)
2.安装CUDA11.2
2.1下载安装包
sudo wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.2.0/local_installers/cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
2.2安装
sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
2.3配置环境变量
2.3.1打开bashrc
sudo vim ~/.bashrc
2.3.2末尾加上
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.2/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.2:/lib64
2.3.3 内容生效
source ~/.bashrc
2.4 测试CUDA11.2是否安装成功
nvcc -V
3.安装cuDNN
3.1官网下载安装包
去官网注册一个账号,下载对应版本的cuDNN。
只需下载cuDNN Library for Linux (x86_64)就行
下载安装包:
cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
解压得到一个名为cuda的目录
3.2安装cuDNN
cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.2/lib64/
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.2/include/
3.3测试
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
4.完全卸载CUDA和cuDNN
# 到目录下
cd /usr/local/cuda-11.2/bin
# 执行
sudo ./cuda-uninstaller
继续清楚残余文件
sudo apt-get remove cuda
sudo apt autoremove
sudo apt-get remove cuda*
到文件下
cd /usr/local/
删掉两个cuda文件夹
大功告成!
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