Linux系统之cuda 11情况下如何配置pytorch 10.2

由于目前pytorch1.8.2只能支持到10.2的版本，但ubuntu最新的系统驱动直接支持了cuda 11.4， 并且cuda tooklit支持的默认下载也是11.0。

1、确认NVIDIA驱动安装

lspci|grep NVIDIA

1. 需要先降低cuda tooklit的版本(卸载新版本)

cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.1/bin
sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1

或

cd /usr/local/cuda-11.0/bin/
sudo ./cuda-uninstaller
sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1

2. 之后下载安装cuda 10.2:

1、查看linux系统是多少位

2、查看ubantu版本号

3、CUDA 10.2 下载与安装

CUDA Toolkit 10.2 Download

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

4. 只安装驱动外的其他内容，安装结束后测试是否成功

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

出现PASS，代表没有问题。

3.输入以下命令验证是否安装成功：

 nvidia-smi 

3. 安装cudnn

查看当前电脑安装的cndnn

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

可以看到，目前版本为7.6.5。

去官网选择适合自己的版本，有很多种可选，我们选择v7.6.5。

下载这三个文件：

1、删除旧版本

若之前以压缩包的形式安装，则删除以下两个文件夹中cudnn即可：

sudo rm -rf/usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo rm -rf/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

若之前以deb的形式安装，则删除目录较多：

sudo rm -rf /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*
sudo rm -rf /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn*
sudo rm -rf /usr/share/doc/libcudnn*
sudo rm -rf /var/lib/dpkg/info/libcudnn*
sudo rm -rf /usr/share/lintian/overrides/libcudnn*

2、之后使用命令安装：

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb