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
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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 -
运行cuda11.7安装程序：
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run -
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
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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 -
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 -
验证cuda环境变量
nvcc --version
二、安装cudnn
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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。
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解压文件
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.5.0.96_cuda11-archive.tar.xz -
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*
