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96SEO 2026-02-19 20:45 0
驱动#xff0c;为避免版本的冲突#xff0c;建议先清除掉旧的
NVIDIA-Linux-x86_64-535.104.05.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-535.104.05.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-535.104.05.run
reboot然后检查驱动(执行nvidia-smi)是否安装成功
https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
PATH/usr/local/cuda-11.6/bin:\$PATH
LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-11.6/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH
cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive.tar
cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive/include/cudnn*.h
cudnn-linux-x86_64-8.9.4.25_cuda11-archive/lib64/libcudnn*
/usr/local/cuda-11.6/include/cudnn*.h
/usr/local/cuda-11.6/lib64/libcudnn*检查
/usr/local/cuda-11.6/include/cudnn_version.h
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh
~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh使用
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple5、安装
TensorRT-8.4.1.5.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.6.cudnn8.4.tar.gz
LD_LIBRARY_PATH\$TENSORRT_HOME/lib:\$LD_LIBRARY_PATH
tensorrt-8.4.1.5-cp37-none-linux_x86_64.whl执行测试
tensorrt;print(tensorrt.__version__)6、安装
https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MS_VERSION}/MindSpore/unified/x86_64/mindspore-${MS_VERSION/-/}-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplemindspore
mindspore;mindspore.set_context(device_targetGPU);mindspore.run_check()7、
ipykernel将conda环境写入jupyter的kernel中
https://blog.csdn.net/wm9028/article/details/110268030https://gitee.com/mindspore/docs/blob/master/install/mindspore_gpu_install_pip.md#%E5%AE%89%E8%A3%85cudahttps://blog.csdn.net/weixin_37926734/article/details/123033286https://zhuanlan.zhihu.com/p/370024835
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