Ubuntu 22.04深度学习GPU环境搭建详解

三、安装CUDA工具包

CUDA是NVIDIA的并行计算平台，对于深度学习环境搭建至关重要。这里安装CUDA 12.1（兼容PyTorch）：

1. 访问NVIDIA CUDA官网，下载对应版本的runfile安装文件（如cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run）。
2. 在终端中，进入下载目录，运行以下命令安装（注意替换文件名）：

   chmod +x cuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

3. 安装过程中，取消选中显卡驱动（因已安装），其他选项默认即可。安装完成后，添加环境变量：

   echo "export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH" >> ~/.bashrcecho "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

4. 验证CUDA配置：运行 nvcc -V，应显示CUDA版本。

四、安装cuDNN库

cuDNN是深度神经网络加速库，需注册NVIDIA开发者账号后下载：

1. 从NVIDIA官网下载与CUDA 12.1对应的cuDNN版本（如cuDNN v8.9.0 for CUDA 12.x）。
2. 解压文件并复制到CUDA目录：

   tar -xzvf cudnn-.tgzsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-12.1/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-12.1/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-12.1/lib64/libcudnn*

3. 验证安装：检查 /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn_version.h 文件中的版本号。

五、安装PyTorch

PyTorch是流行的深度学习框架，这里通过pip安装GPU版本：

1. 确保已安装Python和pip（Ubuntu 22.04默认安装Python 3.10）。
2. 访问PyTorch官网，获取安装命令。对于CUDA 12.1，运行：

   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3. 等待安装完成。这步完成后，您的PyTorch安装就绪，环境基本配置完毕。

六、测试环境

运行一个简单的Python脚本验证GPU是否可用：

import torchprint(f"PyTorch版本: {torch.version}")print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")print(f"GPU数量: {torch.cuda.device_count()}")print(f"当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

如果输出显示CUDA可用和GPU信息，恭喜您成功完成深度学习环境搭建！

七、总结

本教程详细介绍了在Ubuntu 22.04上安装深度学习GPU环境的步骤，覆盖了GPU驱动安装、CUDA配置、cuDNN和PyTorch安装。整个过程注重小白友好，通过图文并茂的指导，确保您能一步到位配置好环境。现在，您可以开始使用GPU加速进行深度学习模型训练了！