1. 确保系统满足要求

在开头安装之前，请确保您的Linux系统满足PyTorch的系统要求。PyTorch支持的CUDA最矮小版本为18.04，所以呢觉得能用Ubuntu 18.04或更高大版本。

2. 安装NVIDIA驱动

先说说您需要安装与您的GPU型号相匹配的NVIDIA驱动。您能通过以下步骤进行安装：

1. 打开终端。
2. 运行以下命令来检查您的NVIDIA驱动是不是已安装：

nvidia-smi

如果看得出来CUDA版本信息，说明驱动已安装。如果没有安装，请访问NVIDIA官网下载并安装与您的显卡型号相匹配的驱动程序。

3. 安装CUDA Toolkit

接下来您需要安装CUDA Toolkit。您能从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit的安装包，然后按照以下步骤进行安装：

1. 下载CUDA Toolkit的安装包。
2. 给施行权限并运行安装程序：

chmod +x cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run

在安装过程中， 按提示操作，注意选择自定义安装路径，并取消选择“Install CUDA driver”选项，以避免覆盖显卡驱动。

4. 安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA为深厚度神经网络加速给的库。您能从NVIDIA cuDNN官方网站下载与您的CUDA版本兼容的cuDNN库， 并按照以下步骤进行安装：

1. 访问NVIDIA cuDNN官方网站，下载与您的CUDA版本兼容的cuDNN库。
2. 解压下载的cuDNN库。
3. 将cuDNN库的文件复制到相应的目录。
4. 配置周围变量。将cuDNN库的头文件和动态链接库路径添加到~/.bashrc文件中。

export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存并关闭文件， 然后运行以下命令使周围变量生效：

source ~/.bashrc

5. 安装PyTorch

在安装PyTorch之前，觉得能创建一个conda虚拟周围以隔离项目依赖：

conda create -n pytorch_env python=3.9
conda activate pytorch_env

根据您的CUDA版本，从PyTorch官网获取相应的安装命令。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch

6. 验证安装

在Python说明白器中运行以下代码，检查PyTorch是不是能够检测到CUDA：

import torch
print)

如果输出为True，则表示PyTorch和CUDA适配成功。

7.

通过以上步骤， 您能在Linux系统中成功安装PyTorch与CUDA，从而利用GPU加速深厚度学模型的训练和推理。如果在安装过程中遇到问题，能参考PyTorch官方文档或相关社区论坛寻求帮。

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