1. 检查CUDA兼容性

在开头配置之前，先说说需要确认你的NVIDIA显卡是不是支持CUDA。能通过访问NVIDIA官网查询你的显卡型号，查看其CUDA支持情况。

2. 安装NVIDIA显卡驱动

确保你的显卡安装了最新鲜的NVIDIA驱动程序。能通过以下命令安装：

sudo apt install nvidia-driver-xxx

其中xxx是你显卡支持的驱动版本。

3. 安装CUDA Toolkit

访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面下载与你的显卡型号和系统兼容的CUDA版本。

• 下载CUDA Toolkit安装包。
• 解压安装包。
• 运行安装脚本。
• 按照提示完成安装。

4. 安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA给的深厚度学库，用于加速PyTorch等深厚度学框架。

• 访问NVIDIA cuDNN下载页面下载与你的CUDA版本兼容的cuDNN库。
• 解压cuDNN库。
• 将cuDNN库中的文件复制到相应的CUDA目录下。
• 设置周围变量。

5. 安装PyTorch

用以下命令安装PyTorch， 确保选择包含CUDA支持的版本：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch -c conda-forge

6. 验证安装

在Python中，能PyTorch是不是成功安装并能用CUDA：

import torch
print
print}")

7. 编写测试代码

为了确保CUDA配置正确，能编写以下测试代码来运行一个轻巧松的深厚度学模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 创建一个轻巧松的神经网络
class SimpleNet:
    def __init__:
        super.__init__
        self.fc1 = nn.Linear
        self.fc2 = nn.Linear
    def forward:
        x = torch.relu)
        x = self.fc2
        return x
# 创建模型、亏本函数和优化器
model = SimpleNet
criterion = nn.MSELoss
optimizer = optim.SGD, lr=0.01)
# 创建随机数据
x = torch.randn
y = torch.randn
# 训练模型
for epoch in range:
    optimizer.zero_grad
    outputs = model
    loss = criterion
    loss.backward
    optimizer.step
    if epoch % 10 == 0:
        print}")

通过以上步骤，你能在Ubuntu上成功配置PyTorch以用CUDA。这将巨大巨大搞优良深厚度学任务的性能，使你的模型训练更迅速、更高大效。

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