cuda10.2 pytorch,ubuntu pytorch cuda
安装前说明几点。因为我到现在都不太熟悉linux的安装方法，所以看了一下源码的编译，dpkg，apt等安装方法。我知道这里的源代码是用Makefile或者cmake编译然后安装的。这一过程既复杂又容易出错。Apt与dpkg联合使用。下面简单介绍一下dpkg:
Dpklinux开发人员对安装在固定硬件平台和操作系统平台上的软件进行编译，将所有软件相关的文件打包成特殊格式的文件。该文件还包含用于预先检测系统和依赖关系的脚本，包括软件提供的所有文件信息。客户拿到软件包后，使用特定命令安装时，软件会根据内部脚本检测前驱软件的存在，在安装环境符合要求时按键开始安装。安装完成后，软件信息也会被写入软件管理机制，完成以后的升级、删除等操作。
dpkg的基本命令总结如下。
3358www。Sina.com/安装包dpkg -i package-name删除包(保留配置信息)3358www.Sina.com/删除包(包含配置信息)3358 www。Sina.com
dpkg -r package-name查看软件描述(查看所有直接用dpkg -l安装的软件包，文件名可以是常规的，我一般用` ` ` ` dpkg-lgrep(包信息http://www。用于安装在3358www.Sina.com/package-name和3358www的软件包的文件和目录。Sina.com/package-name)
dpkg -P package-namedpkg软件包管理软件配置文件
dpkg --configure package-namedpkg软件包管理软件日志文件
3358包含安装在www上的所有软件包信息。Sina.com/system.
3358包含当前安装在www上的所有软件的状态信息。Sina.com/system.
dpkg --unpack package-name记录安装包控制目录的控制信息文件。
在使用dpkg -I filename时，apt-get解决了软件安装过程中的很多问题，但是如果不满足依赖关系，就必须手动解决。dpkg -L filename工具解决了这些问题，linux发行版首先分析并记录软件依赖关系。然后，如果客户端需要安装软件，它可以通过将现有的软件数据与清单和本地dpkg进行比较，从网络上获得所有具有所需依赖属性的软件。
apt的基本命令总结如下。
3358www。Sina.com/更新来源dpkg -s filename升级系统dpkg -S filename-pattern所有已安装软件包3358 www.Sina.com更新安装软件包(删除软件包(保留配置信息)/etc/dpkg/dpkg.cfg删除软件包)3358www.Sina.com/查找软件包信息http://www .Sina.com
/var/log/dpkg.log记录软件源的地址
下载的软件包位于此处。
以上是linux的几种安装方法。这和NVIDIA系列的安装有什么关系？其实NVIDIA提供了很多安装方式。招聘方式因人而异，不懂linux的人容易出错，先介绍一下。从以下位置安装此库
通过dpk
g cuda:11 . 3 . 1 wget https://developer . download . NVIDIA . com/compute/cuda/reports/Ubuntu 1604/x86 _ 64/cuda-Ubuntu 1604 . pinsudo mv cuda-ubuntu1604.pin/etc/apt/preferences . d/cuda-repository-pin-600 wget 3359 developer . download . NVIDIA . com/compute/cuda/11 . 3 . 1/local _ installers/cuda-repo-Ubuntu 1604-11-3
需要下载这四个文件，否则无法成功安装。
安装运行时库，例如：sudodpkg-ilibcudn 8 _ x . x . x-1 cudax . x _ amd64 . deb或
sudodpkg-ilibcudn 8 _ x . x . x-1 cudax . x _ arm 64 . deb安装开发者库，例如：sudodpkg-ilibcudn 8-dev _ 8 . x . x . x-1 cudax . x _ amd64 . deb或
sudo dpkg-ilibcudn 8-dev _ 8 . x . x . x-1 cudax . x _ arm 64 . deb安装代码和cuDNN库文档示例，例如：sudo dpkg-ilibcudn 8-samples _ 8 . x . x . x-1 cudax . x _ amd64 . deb
sudo dpkg-I libcudnn 8-samples _ 8 . x . x . x-1 cudax . x _ arm 64 . deb 4 .我安装了上面的后，自己测试还是失败了。我需要安装cuDNN Library for Linux (x86_64)，就是上图的第一个：
解压缩cuDNN包。
tar-xzvf cud nn-x . x-Linux-x64-V8。xx x x tgz或者
tar-xzvf cud nn-x . x-Linux-AAR ch 64 sbsa-V8。xx x x tgz将以下文件复制到库达工具包目录中sudo cp cuda/include/cudnn* .h/usr/local/cuda/include sudo CP-P cuda/lib 64/libcudnn */usr/local/cuda/lib 64 sudo chmod a r/usr/local/cuda/include/cud nn * .h/usr/local/cuda/lib 64/libcudnn * tensorrt:8。0 .3从本地。资料执行防止包安装滕索特。代替ubuntuxx04，cudax.x，trt8.xxx和出生年月日使用您的特定操作系统版本、CUDA版本、滕索特版本和包日期。OS= ubuntux x04 tag= cudax。x-TRT 8。x . x-yyyymmdd sudo dpkg-I NV-tensort-repo-$ { OS }-$ { tag } _ 1-1 _ amd64。debsudo apt-key add/var/NV-tensort-repo-$ { OS }-$ { tag }-7fa 2 af 80。pubsudo apt-get updates Udo apt-get install tensort如果使用Python 3.x: sudo apt-get安装python3-libnvinfer-dev将安装以下附加软件包：python3-libnvinfer如果您打算将滕索特与张量流一起使用：sudo apt-get install uff-converter-TF这graphsurgeon-tf软件包也将使用上述命令安装。
如果您想运行需要开放神经网络交换的示例图外科医生或者在你自己的项目中使用计算机编程语言模块，运行：sudo apt-get安装onnx-制图外科医生验证安装dpkg -l grep TensorRT您应该会看到类似于以下内容的内容：ii图形外科医生-TF 8。2 .用于tensort包ii的0-1 cuda 11.4 amd64图形外科医生libnvinfer-wwdxwz 8。2 .0-1 cuda 11.4 amd64 tensort wwdxwzariesii libnvinfer-dev 8。2 .0-1 cuda 11.4 amd64 tensort开发库和标题sii libnvinfer-doc 8。2 .0-1 cuda 11.4 all tensort文档ii libnvinfer-plugin-dev 8。2 .0通过常用指令安装是挺方便的，但是不推荐这种方法，因为你无法确定你安装到哪里了，后面查找也不方便，因此推荐下面的的安装。
运行文件安装cuda 11。3 .1 wget https://开发人员。下载。英伟达。com/compute/cuda/11。3 .1/local _ installers/cuda _ 11。3 .1 _ 465 .19 .01 _ Linux。runsudo sh cuda _ 11。3 .1 _ 465 .19 .01 _ Linux。运行cud nn:8。2 .一直接下载第一个即可：需要安装用于Linux (x86_64)的加速库库，也就是上图第一个：
解压缩加速库包。
tar-xzvf cud nn-x . x-Linux-x64-V8。xx x x tgz或者
tar-xzvf cud nn-x . x-Linux-AAR ch 64 sbsa-V8。xx x x tgz将以下文件复制到库达工具包目录中。
sudo cp cuda/include/cudnn* .h/usr/local/cuda/include sudo CP-P cuda/lib 64/libcudnn */usr/local/cuda/lib 64 sudo chmod a r/usr/local/cuda/include/cud nn * .h/usr/local/cuda/lib 64/libcudnn * tensorrt:8。0 .3
解压水手文件。版本= 8。x . x arch=$(uname-m)cuda= cuda-x . x cud nn= cud nn 8。x tar xzvf TensorRT-$ { version }。Linux。$ { arch }-GNU .${cuda} .${cudnn}.tar.gz在哪里：8.xxx是你的滕索特版本cuda-xx是库达版本10.2或者11.4 cudn 8。x是加速库版本8.2 该目录将有子目录，如库，包括，数据，等等… ls TensorRT-${version}wwdxwz数据文档制图外科医生包含lib onnx_graphsurgeon python示例目标TensorRT-Release-Notes.pdf乌夫添加滕索特的绝对路径库目录到环境变量LD _ LIBRARY _ PATH:export LD _ LIBRARY _ PATH=$ LD _ LIBRARY _ PATH:TensorRT-$ { version }/lib安装PythonTensorRT轮文件。CD TensorRT-$ { version }/python python 3-m pip安装TensorRT-*-cp3x-none-Linux _ x86 _ 64。万海安装蟒蛇超滤衰竭轮文件。仅当您计划将滕索特与张量流一起使用时才需要这样做。CD TensorRT-$ { version }/uff python 3-m pip安装uff-0 . 6 . 9-py2 . py3-无-任何. whl检查安装：哪个转换为超滤衰竭安装计算机编程语言调用CD TensorRT-$ { version }/graphsurgeonpython 3-m pip安装笔迹外科医生-0。4 .5-py2。py3-无-任何。万海安装皮-图外科医生轮文件。CD TensorRT-$ { version }/onnx _ graphsurgeonpython 3-m pip安装onnx _ graphsurgeon-0。3 .12-py2。py3-无-任何。万海
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