安装依赖指南

标准的深度学习三件套包括pytorch, cuda, cudnn。根据经验，一般安装顺序如下：

1. 为GPU安装驱动和cuda。到官网安装cuda toolkit
2. 用conda安装cudatoolkit。用conda安装cudaconda install cudatoolkit==11.7，使用清华源(到官网确认安装了符合pytorch要求的cuda版本)
3. 用pip安装pytorch，使用清华源。
4. 安装合适版本的cudnn。

如何安装cuda

到官网下载cuda安装包 https://blog.csdn.net/h3c4lenovo/article/details/119003405
安装方式有deb、在线deb和runfile可选，本人用在线deb安装。它会为你同时安装driver和toolkit。

安装后，运行nvidia-smi和ls/usr/local查看nvdiia cuda版本。

nvidia cuda 安装失败，报错"you are running x server … installation failed "

如果报错"you are running x server"，说明有程序在使用显卡，要关闭lghtdm。
https://blog.csdn.net/lien0906/article/details/54312166

英文版。高赞回答
https://unix.stackexchange.com/questions/25668/how-to-close-x-server-to-avoid-errors-while-updating-nvidia-driver

sudo service lightdm stop

ubuntu driver/library version mismatch：重装驱动

驱动和library的版本不一致，需要检查版本，并卸载重装驱动！

如何查看驱动版本
https://xujinzh.github.io/2022/05/25/nvidia-driver-library-version-mismatch/

…系统运行中的 NVIDIA 驱动版本（查看方法：cat /proc/driver/nvidia/version）与安装的驱动版本（查看方法：sudo dpkg -l | grep nvidia）不一致

如何卸载驱动
https://itslinuxfoss.com/fix-failed-initialize-nvml-driver-library-version-mismatch-error/

sudo apt purge nvidia*

安装conda cudatoolkit

用conda安装即可：conda install cudatoolkit==11.7，conda可以使用国内清华源。

如何下载pytorch gpu离线版本

参考博客 https://blog.csdn.net/qq_51206550/article/details/127835129

下载pytorch gpu版本太慢，到官方镜像 https://download.pytorch.org/whl/torch/，下载需要的GPU版本，比如torch-1.13.1+cu117-cp39-cp39-win_amd64.whl，其中cu117代表cuda版本为11.7，cp37代表python版本为3.7。

https://blog.csdn.net/qq_41710226/article/details/125548986

如何安装cudnn

在windows安装cudnn详见"2. Installing cuDNN on Windows"一章，简单讲就是下载cudnn的压缩包，放到某个路径，再将bin目录添加到path。