WSL2(Ubuntu20)安装cuda11+PyTorch | 您所在的位置:网站首页 › ubuntu 安装cuda113 › WSL2(Ubuntu20)安装cuda11+PyTorch |
在尝试了很多方法,包括官方方案后,唯有此种方法可行,成功使得 torch.cuda.is_available() 输出为True 0. 首先完全卸载之前在wsl中安装的各种cuda、cudnn等(全新安装可跳过) apt安装的和cuda相关内容,可以 sudo apt remove --purge cuda,之后再 sudo apt autoremove --purgepip安装的和cuda、Pytorch相关内容,如pip uninstall torch torchvision 等删除 /var 目录下cuda和cudnn相关文件或文件夹删除 /usr/local 目录下cuda和cudnn相关文件或文件夹删除 /etc/apt/source.list.d/ 目录下 cuda和cudnn相关文件删除 ~/.bashrc 文件中设置的环境变量,并 source ~/.bashrc 1. 在Windows中下载显卡驱动https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download 驱动只需给windows安装即可,wsl中不再安装驱动。 2. 添加软件源新建一个文件: /etc/apt/source.list.d/cuda.list 并在其中输入:deb https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64 / (注意管理员权限,若是Ubuntu18,只用将上述连接中的2004改为1804即可) 保存后更新软件源: sudo apt update可能会出现找不到秘钥的情况,只需将所缺秘钥加入即可,例如报错如下: The following signatures couldn't be verified because the public key is not available: NO_PUBKEY A4B469963BF863CC 则只需执行 sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys A4B469963BF863CC之后再次更新软件源sudo apt update即可 3. 安装cuda-toolkit首先确定安装版本号,确保之后的pytorch有相应适配的版本,例如选择安装cuda11.3版本,则终端执行命令: sudo apt install cuda-toolkit-11-3(在输入了cuda-toolkit之后可以使用 Tab 键补全,查看目前可以安装哪些版本) 安装好后,还需安装一些补充包: sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev最后,打开~/.bashrc文件,在最后加入环境变量(注意版本号): export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}保存关闭后,执行 source ~/.bashrc 使之生效。 如果在终端执行 nvcc -V能打印出版本信息,则安装成功。 4. 安装pytorch执行 pip install torch==1.10.2+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113即可,其中具体版本号不确定时,可以仅执行pip install torch== --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 (cu113表示cuda11.3版本) 执行后会提示可以安装的具体版本号。 5. 验证pytorch进入python, 执行 import torch print( torch.cuda.is_available() )若输出为 True ,则成功! |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |