标签：install pytorch cuda GeForce 显卡 安装 CUDA
电脑是ubuntu20.4 Pop!_OS 20.04 LTS
MX250显卡并没有列在CUDA支持的GPU里
希望文中链接的别人的博客不会消失掉。
安装了英伟达的驱动
参考了这一篇：Ubuntu 安装Nvidia显卡驱动，跟着这篇博客
①进入bios，禁用自己的secure boot
② ubuntu-drivers devices # 查看显卡设备和显卡驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall #自动安装合适显卡驱动
③重启。这个时候就能使用nvidia-smi命令看到下面的界面了。
这里可以看到已经有一个CUDA Version了。原因在这篇博客里面“nvcc和nvidia-smi显示的CUDA版本不同？”和“runtime和driver API区别”部分把原因写清楚了：显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？这篇博客也把我目前想知道的所有东西整理了出来，非常推荐阅读。截个图：
另外，关于nvidia-smi中每个地方是什么意思可以参考这篇博客：GPU之nvidia-smi命令详解
然后是安装CUDA
我装的是CUDA版本号如下：
最后是直接sudo aptitude install cuda-toolkit-8-0 ，然后配置好环境变量，就成功了。下面是我安装中出现的问题（一堆废话）。
不知道为什么，我在官网上也是自动下的8.0版本，不过没安装成功。
关于没成功：先用官网的run文件安装，安装不成功，安装时在终端提示“你在尝试安装在一个不支持的配置上”，遂失败。然后用deb包安装，按照官网的步骤：
最后一步sudo apt-get install cuda这一步出现报错：“依赖: cuda-xxx (>= xxxx) 但是它将不会被安装"于是搜索后知道使用aptitude比apt更适合处理依赖问题。于是我使用sudo aptitude install cuda，终端里解决方案写了一长串，一堆软件包要升级，一堆软件包要新安装啥的，最后“下列动作将解决这些依赖关系”里面，它给出的方案是直接不安装cuda了（笑死）。嗯最后不知道怎么想到了直接sudo aptitude install cuda-(这里按了按Tab键)然后cuda-toolkit-8-0就补全了，就成功了。
然后是安装pytorch
pytorch需要与cuda版本对应，不然就会报错。因此，关于python虚拟环境，见我另一篇
CUDA与pytorch版本对应关系：pytorch-previous-versions
附上清华源的链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/
我用conda配置的python2.7的环境，然后用下面命令装
conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda80 -c pytorch
浅浅看看成功没：
import torch
x = torch.Tensor([123])
print(x)
x_cuda = x.cuda()
print (x_cuda)
print(torch.cuda.is_available())
成功了。
标签：install,pytorch,cuda,GeForce,显卡,安装,CUDA 来源： https://www.cnblogs.com/eisenji/p/16395255.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。