PytorchonGraph环境如何在Ubuntu系统中配置-创新互联
这篇文章给大家介绍Pytorch on Graph环境如何在Ubuntu系统中配置,内容非常详细,感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴,希望对大家能有所帮助。
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于是准备重新安装一个虚拟环境,使用上 cuda 10.2 和 pytorch2.6。
1. 安装 Cuda10.2 以及对应版本的 Cudnn
安装 cuda 10.2,
wget http://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
然后安装对应版本的 cudnn
但由于当前机器上已经安装了 cuda 10.0,因此想要找一些能够切换的方法,不删去当前的 cuda10.0, 发现可以使用软链接的方式进行切换
# 切换为 cuda 8.0 版本 rm -rf /usr/local/cuda #删除之前创建的软链接 sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0/ /usr/local/cuda/ nvcc --version #查看当前 cuda 版本 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation Built on Mon_Jan_23_12:24:11_CST_2017 Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.62 # cuda8.0 切换到 cuda9.0 rm -rf /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0/ /usr/local/cuda/ nvcc --version
当前名称:PytorchonGraph环境如何在Ubuntu系统中配置-创新互联
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