可以使用以下代码，用torch查看当前所使用的cuda cudnn nccl版本

import torchprint(torch.cuda.is_available())# trueprint(torch.backends.cudnn.is_available())# trueprint(torch.cuda_version)  失败的话就用右边   print(torch.version.cuda)# 11.3print(torch.backends.cudnn.version())# 8200print(torch.__version__)# 1.10.1+cu113print(torch.cuda.nccl.version())# (2, 10, 3)

安装gpu版pytorch（2022.1.12)

代码如下（在创建的环境lx1内输入）

pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio==0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html --default-timeout=1000#末尾加--default-timeout=1000,使pip安装的延迟检测时间变长

打开bashrc文件

sudo gedit ~/.bashrc

改完东西后，最后还要执行

source ~/.bashrc #(不能加sudo，会显示没有source命令)
#例子：修改了/etc/profile，需要source一下使修改立刻生效#sudo   source    /etc/profile
#提示找不到source命令#改成    sudo   /etc/profile
#还是找不到#用sudo su直接切换到root，再执行#source     /etc/profil
#这下成了

安装vim

sudo apt install vim

pip和Conda修改镜像源

pip install 包名字 -i *************  （临时修改源）

阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

CUDA官网下载

wget https://developer.download.nvidia.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.run

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可以使用以下代码，用torch查看当前所使用的cuda cudnn nccl版本

安装gpu版pytorch（2022.1.12)

打开bashrc文件

安装vim

pip和Conda修改镜像源

CUDA官网下载

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