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centos8普通用户在自己的用户目录下安装CUDA和cudnn，安装pytorch

2023-11-13

1.查看系统的cuda驱动：

nvidia-smi

在这里插入图片描述

2.cuda官网下载比上面的cuda版本低的CUDA
在这里插入图片描述
根据系统版本选择对应的runfile
在这里插入图片描述
注意因为是非root用户，不要用sudo的rpm安装，选择下载runfile用sh安装
输入官网的下载命令
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
设置安装路径
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这些路径都需要自己先创建文件夹，在自己的用户目录下
3.修改环境变量

vim ~/.bashrc
#添加下面两行
export PATH=/xxx/xxx/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/xxx/xxx/cuda-11.2/lib64:/xxx/xxx/cuda-11.2/mylib/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
#保存后退出

source ~/.bashrc

export PATH和export LD_LIBRARY_PATH的内容参考安装成功后返回的：
在这里插入图片描述
此时利用nvcc -V查看cuda版本。
在这里插入图片描述
4.安装cudnn
官网下载cudnn,解压

tar -xf cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive.tar.xz
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.2.26_cuda11-archive/
cp ./include/cudnn.h /home/lxy/install/cuda11.6/toolkit/include
cp ./lib/libcudnn* /home/lxy/install/cuda11.6/toolkit/lib64
chmod a+r /home/lxy/install/cuda11.6/toolkit/include/cudnn.h /home/lxy/install/cuda11.6/toolkit/lib64/libcudnn*

5.安装pytorch
直接官网安装，查看历史版本的安装命令

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

检查是否安装成功

python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
from torch.backends import cudnn
print(cudnn.is_available())

参考：
Linux服务器下给当前用户安装自己的CUDA、CUDA 还是自己的好用 【有效安装教程】
CentOS 非root用户安装CUDA和cuDNN 多图详细教程
Linux服务器非root用户下安装CUDA11.1和cudnn到指定目录

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