安裝驅動

需要的安裝包

30系列顯卡是新一代架構，新驅動不支持cuda9以及cuda10，所以必須安裝cuda11、而pytorch現在穩定版為1.6，最高僅支持到cud10.2。所以唯一的辦法就是使用上處于beta測試的1.7或1.8。這也是為啥一開始就強調本文的寫作時間，因為未來一定會有穩定版發布，請使用穩定版。torch_geometric 計算包官方發布的現成輪子僅支持到pytorch-1.6和cuda10.2。
所以核心問題就是cuda11 pytorch 以及torch_geometric之間的匹配。

環境介紹
ubuntu 20.04
Nvidia 驅動版本 455.23
cuda 11.1
cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30
pytorch 1.8.0a0+fe4f90c
torchvision 0.8

安裝cuda

sudo cuda_11.0.176_384.81_linux.run

安裝cudnn

二，deb安裝

a，安裝runtime library

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
b，安裝developer library

sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
c，安裝code samples and the cuDNN Library User Guide

sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

3，驗證

a,拷貝示例代碼到任意可寫路徑

$cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ .
b,進入cudnn_samples_v7相應目錄

$ cd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
c,編譯

$make clean &&& make
d.運行

$ ./mnistCUDNN

安裝pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11 -c pytorch-nightly

測試

參考
https://blog.csdn.net/weixin_43402775/article/details/107610267

https://blog.csdn.net/qq_15602569/article/details/109232265

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubunt16.04 安装3090显卡驱动 cuda cudnn pytorch的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。