Linux下安装CUDA、cuDNN以及MindSpore GPU计算框架

本文详细介绍了在Linux系统上安装CUDA、cuDNN和MindSpore GPU计算框架的步骤。首先从NVIDIA官网下载CUDA安装包,然后添加APT存储库并更新环境变量验证安装。接着,下载cuDNN并将其库文件复制到CUDA路径,验证安装。最后,确保Python和pip已安装,通过pip安装MindSpore,完成深度学习环境搭建。

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在Linux系统上进行深度学习开发时,安装适当的GPU加速库和计算框架是非常重要的。本文将详细介绍如何在Linux上安装CUDA、cuDNN以及MindSpore GPU计算框架。

安装CUDA

CUDA是由NVIDIA提供的用于GPU加速计算的并行计算平台和API。以下是安装CUDA的步骤:

  1. 首先,访问NVIDIA官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ↗)下载适用于您的Linux系统版本的CUDA安装包。

  2. 下载完成后,打开终端并进入包含CUDA安装包的目录。

  3. 运行以下命令来添加CUDA安装包的APT存储库:

    $ sudo dpkg -i cuda-repo-<version>.deb
    $ sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/<version>/x86_64/7fa2af80.pub
    $ sudo apt-get update
    ```
    
    其中,`<version>`是CUDA版本号。
    
    
  4. 安装

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