11. Nvidia グラフィックカードドライバー、CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow Pytorch のバージョン

Nvidia グラフィックカードドライバー、CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow-GPU バージョン

1. バージョン関係を確認する
2. インストール手順
3. アンインストール

1. バージョン関係を確認する

TensorFlow Pytorch は cuda および cudnn バージョンを起動し、cuda バージョンはドライバーのオプションバージョンを起動します

1. CUDA およびグラフィックスカードドライバー
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
ここに画像の説明を挿入します

ここに画像の説明を挿入します

2. cuDNN ツールキットと CUDA バージョン
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
ここに画像の説明を挿入します
3. TensorFlow と CUDA cuDNN
https://tensorflow.google.cn/install/source?hl=ja

ここに画像の説明を挿入します
4. Pytorch と CUDA cuDNN
https://pytorch.org/

5、隠し
https://zhuanlan.zhihu.com/p/639184948
https://blog.csdn.net/Williamcsj/article/details/123514435

公式ダウンロードアドレス: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
ここに画像の説明を挿入します

TensorFlow をインストールする

依存関係パッケージのインストール
TensorFlow をインストールする前に、2 つの依存関係パッケージをインストールする必要があります。ここで、私の cuda バージョンは 11.1、cudnn バージョンは 8.1.0、そしてダウンロード依存関係パッケージは libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb
libcudnn8-
です。 dev_8 .1.0.77-1 +cuda11.2_amd64.deb
公式 Web サイトのリンクは次のとおりです: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ここでは、
wget を使用してダウンロードします。
リンク: https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/122726278
公式チュートリアル: https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

2. インストール手順

参考：
https://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/132058561
https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/122726278

1.グラフィックカードドライバーをインストールする

方法(1) オンラインインストール

1. 卸载旧版本nvidia驱动
如果没有安装nvidia驱动，可直接跳过。

$ sudo apt purge nvidia*
1
2. 把显卡驱动加入PPA
$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers
$ sudo apt update
1
2
3. 查找版本库中显卡驱动
使用以下命令查看系统版本库中所有nvidia驱动的信息，根据需要选择合适的版本。

$ sudo apt-cache search nvidia
1
推荐使用以下命令，查看Ubuntu推荐的驱动版本，从中选择合适的版本。

$ ubuntu-drivers devices
参考链接：https://blog.csdn.net/qq_28256407/article/details/115548675

方法(2) ダウンロードしてインストール
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
ここに画像の説明を挿入します

参照できます: https://blog.csdn.net/Perfect886/article/details/119109380. 以前は run ファイルでしたが、現在は def ファイルです. Debian インストールコマンドは通常、 sudo dpkg -i です指示。
例: sudo dpkg -i cuda-repo--XY-local_*_x86_64.deb

2.CUDAをインストールする

方法 1: 実行モードを使用すると、ドライバーをインストールするかどうかを選択できます。通常は選択しません
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?
ここに画像の説明を挿入します
インストールするかどうかを選択します: https://zhuanlan.zhihu.com /p/501473091

環境を構成する

配置环境
gedit ~/.bashrc
在打开的文件中添加
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.1
export LD_LIBRARY_PATH=${
    
    CUDA_HOME}/lib64
export PATH=${
    
    CUDA_HOME}/bin:${
    
    PATH}
链接：https://blog.csdn.net/qq_39821101/article/details/116092190

方法 2: 公式チュートリアル: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#参考
ここに画像の説明を挿入します
: https://blog.csdn.net/qq_39821101/article/details/116092190
https ://blog.csdn.net/m0_45447650/article/details/132058561

3.cudnnをインストールする

(1) ダウンロードしてインストールします: cudann
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
ここに画像の説明を挿入します

2 deb ファイルをインストールします (TensorFlow をインストールする前に 2 つの依存関係パッケージをインストールする必要があります)
公式ダウンロードアドレス: https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/
ここに画像の説明を挿入します

次のステートメントを使用して順番にインストールします: (debain コマンド、Ubuntu も使用可能)
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.3.33-1+ cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb

Ubuntu コマンド (参考)

执行以下命令：
sudo apt install ./cudnn-local-repo-ubuntu2004-*amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.4.1.88/cudnn-local-4B348671-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt update
#下面自动匹配版本，注意版本不对会出错
sudo apt install libcudnn8
sudo apt install libcudnn8-dev
sudo apt install libcudnn8-samples

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/126997172
https://zhuanlan.zhihu.com/p/639184948

4. TensorFlow をインストールする

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow

#（2）查看cuda是否可用
import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())#如果结果是True，表示GPU可用

5.pytorchをインストールする

pip3 インストールトーチ torchvision torchaudio

import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

ここに画像の説明を挿入します

3. アンインストール

1. 卸载旧版本nvidia驱动
如果没有安装nvidia驱动，可直接跳过。
$ sudo apt purge nvidia*


2、卸载cuda
#只执行这条可以
sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit


cd /usr/local/cuda-11.1/bin
sudo ./cuda-uninstaller
sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1
从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的cuda
如果你之前执行过sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit,需要卸载：sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit

sudo  apt-get install nvidia-cuda-toolkit
# 卸载
sudo apt-get autoremove nvidia-cuda-toolkit
在终端输入
nvcc -V
没有cuda版本信息，则卸载成功
链接：https://blog.csdn.net/qq_39821101/article/details/116092190

3、卸载cudnn
查询：
sudo dpkg -l | grep cudnn
将其全部卸载：
sudo dpkg -r libcudnn8-samples
sudo dpkg -r libcudnn8-dev
sudo dpkg -r libcudnn8

检查：
输入下面指令后，没有任何输出即卸载成功。
sudo dpkg -l | grep cudnn
接：https://blog.csdn.net/Williamcsj/article/details/123514435