为了复现一篇深度学习论文，特意安装了Linux系统。前一天已经安装Linux显卡驱动，现在需要安装cuda、cudnn等。

论文代码
论文PDF
确定包版本：
根据论文提供的代码。在requirements.txt中发现cuda版本为11.7,cudnn为8.5.0，python没有指定，默认使用3.8版本，pytorch2.0.1。接下来就分别安装这些包：

一、安装cuda

1. 下载cuda11.7安装程序
   cuda历史版本官网：cuda下载
   
   输入以下命令下载cuda11.7：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
   

2. 运行cuda11.7安装程序：

   sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
   

3. 解决报错
   报错信息如下：
   
   查看报错日志文件：

   gedit /var/log/cuda-installer.log
   

   
   发现是可能是gcc版本过高，可以看我之前的博客：切换gcc版本
   查看当前gcc版本和优先级：

   sudo update-alternatives --config gcc
   

   
   修改gcc-11优先级：

   sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 102
   

   

4. 继续运行cuda11.7安装程序：

   sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
   

   选择accept
   
   取消驱动安装（空格取消）,因为已经安装好了驱动了。
   
   以下表示安装完成：
   
   此时输入nvcc --version不能查看版本，因为没有配置环境变量

5. 配置环境变量

   gedit ~/.bashrc
   

   打开的文件：
   
   在文件末尾添加并保存以下内容：（注意cuda版本要一致）

   export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:${PATH}
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
   

   终端输入：

   source ~/.bashrc
   

6. 验证cuda环境变量

   nvcc --version
   

   

二、安装cudnn

1. 下载cudnn文件（需要登陆Nvidia账号）
   官网：cudnn下载
   
   因为要复现的论文使用cudnn8.5.0版本，所以就选择这个版本了。

   

2. 解压文件

   tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive.tar.xz
   

3. 将cudnn文件复制到cudn文件中

   cd cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive/
   sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/include
   sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.7/lib64
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.7/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.7/lib64/libcudnn*