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ubuntu18.04复现yolo v8之CUDA与pytorch版本问题以及多CUDA版本安装及切换

最近在复现yolo v8的程序,特记录一下过程

环境:ubuntu18.04+ros melodic

小知识:GPU并行计算能力高于CPU—B站UP主说的

Ubuntu可以安装多个版本的CUDA。如果某个程序的Pyorch需要不同版本的CUDA,不必删除之前的CUDA,可以实现多版本的CUDA切换

一、查看当前PyTorch使用的CUDA版本:

python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

注意:sudo ln -sf libcudnn.so.8.0.5 libcudnn.so.8
1.需要进入conda环境
2.进入conda环境命令:

conda activate ****

3.查看conda环境命令:

conda env list

二、假设ubuntu系统已经安装了CUDA,此时需要重新安装另外一个版本(如果你是第一次安装CUDA也没关系,重复下面步骤两次,选择不同的CUDA版本即可)。进入cuda官网,选择需要的版本。

原因:为什么如此麻烦下载多个版本的CUDA呢?因此我们在复现别人代码时,都会看到类似的要求:
Pip install the ultralytics package including all requirements in a Python>=3.8 environment with PyTorch>=1.8.
不同程序需要不同版本的python和pytorch,而pytorch和CUDA之间有一定的对应关系,如果不按要求安装,会造成后续报错,无法复现他人的程序。pytorch和CUDA的对应关系网站:
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

CUDA官网下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
在这里插入图片描述

注意:官网页面显示的是最新版本的cuda,点击Resources中的Archive of Previous CUDA Releases,选择之前的版本,例如我这里选择的是CUDA Toolkit 11.1.1 (October 2020), Versioned Online Documentation
点击CUDA Toolkit 11.1.1即可

在这里插入图片描述
按照下图进行选择Linux—x86_64—Ubuntu—18.04—runfile(local)

在这里插入图片描述
下载方法可以参考我另外一篇博客:ubuntu系统配置CUDA和cuDNN

大致流程如下

安装:复制https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run 到另外一个网页进行下载。

使用如下命令安装

sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

后面的步骤为:

1. Q:Existing package manager installation of the driver found. It is strongly    │
│ recommended that you remove this before continuing.                          │
│ Abort                                                                        │
│ Continue
A:Continu2. Q:Do you accept the previously read EULA?(accept/decline/quit):
A:accept  # 接受协议
3.Q:
│ CUDA Installer                                                               │
│ - [X] Driver                                                                 │
│      [X] 455.32.00                                                           │
│ + [X] CUDA Toolkit 11.1                                                      │
│   [X] CUDA Samples 11.1                                                      │
│   [X] CUDA Demo Suite 11.1                                                   │
│   [X] CUDA Documentation 11.1                                                │
│   Options                                                                    │
│   Install   
A:
#注意根据提示:[ ]中没有X的即不选择,[X] 表示选择安装,因为已经提前安装了显卡驱动,所以把显卡驱动的安装选项取消掉:
#只有CUDA Toolkit 11.0是必选项,其他可选可不选
# Install进入下一步
4.Q: A symlink already exists at /usr/local/cuda. Update to this installation?    │
│ Yes                                                                          │
│ No   
A:N0,选择no,否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cuda

至此CUDA11.1安装成功

cuda版本切换和环境变量设置

1、在 ~/.bashrc 文件中设置cuda的环境变量内容如下,这样是可以做到cuda版本切换的,通过更换软连接方式:

gedit ~/.bashrc
添加环境变量,在~/.bashrc的最后添加以下内容export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH  
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda保存文件,然后运行命令:
source ~/.bashrc

安装后,在/usr/local路径下,通过ls命令查看是否存在新安装的CUDA目录:
在这里插入图片描述可以看到有之前安装的cuda-11.0和新安装的cuda-11.1

三、安装对应的cuDNN
安装新的版本的CUDA后,还要安装对应的cuDNN。
1、首先下载对应版本的cuDNN
百度搜索cuDNN官网,下载CUDA对应版本的cuDNN

https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive

我下载的是Download cuDNN v8.0.5 (November 9th, 2020), for CUDA 11.1

在这里插入图片描述

此处下载:

cuDNN Library for Linux (x86_64)

2、cd到cudnn压缩包所在的文件夹下进行解压等操作:

tar -zxvf cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.1/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*cd /usr/local/cuda-11.1/lib64/
sudo ln -sf libcudnn.so.8.0.5 libcudnn.so.8

注意:这里cuda-后面的数字根据自己的版本号进行个修改,不知道的话可以Tab补全

四、CUDA版本的切换

1、删除原版本的cuda软连接

sudo rm -rf /usr/local/cuda

2、建立新的指向cuda-11.1的软连接

sudo ln -s /usr/local/cuda-11.1 /usr/local/cuda

3、重新查看当前CUDA版本

cd /usr/local/
stat cuda

在这里插入图片描述
终于搞定了,完结撒花~~

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