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- 安装驱动
CTRL+ALT+T打开终端输入
ubuntu-drivers devices
倒数第二行nvidia-driver-460 - distro non-free后面有recommended字样说明 nvidia-driver-460是推荐的版本
可以直接安装官方推荐的版本，也可以自行指定版本
直接安装推荐版本sudo ubuntu-drivers autoinstall
安装指定版本sudo apt install nvidia-driver-460
安装后重启电脑
打开终端输入nvidia-smi
可以看到当前可以安装的最高版本CUDA
在终端输入nvidia-settings
出现图形界面说明驱动安装成功。
- 安装CUDA
注意：这里安装的CUDA版本不要高于nvidia-smi中显示的CUDA版本。
下载CUDA，官网链接为https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（需要注册）
这里注意：进入官网是CUDA的最新版本，要根据自己情况安装符合自己的版本，这里可以找到之前的版本。
这里我使用的是CUDA 12.1
点进去，根据自己的实际情况选择
这里我用的是Ubuntu 20.04的系统，大家可以根据自己的需求进行安装。然后运行下面的指令就好
这里注意，如果在使用wegt安装过程中出现：段错误（核心已转储）的错误，可以使用axel安装链接，在执行sudo指定
sudo apt-get install axel
axel https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
进入安装界面（里面的x表示execute选中的意思）
这里驱动、Kernel Objects 和 nvidia-fs不选
选择下方的Install进行安装。
打开.bashrc文件，配置环境变量，不然会找不到相关路径。
sudo gedit ~/.bashrc
在文件的最后添加以下内容（要根据自己的实际下载的cuda版本进行）
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-12.1
保存.bashrc文件，然后让其生效
source ~/.bashrc
查看安装的cuda信息
nvcc -V
- 安装cuDNN
下载cuDNN （需要注册或登录）
根据自己的实际情况进行选择
然后根据指令进行下载
3. Pytorch
这个在之前的博客中写过，就不在写一篇了，这里附上链接
https://blog.csdn.net/weixin_51047199/article/details/140856630
要注意的是，这里安装时pytorch要和符合的cuda（前面安装上的）对应，否则容易出错。