显卡驱动
首先就是安装显卡驱动，我是双3090，不知道为什么，官网死活安不上，最后从软件更新那里直接安装上了，绷不住了
cuda
首先从官网下载runfile文件
安装的时候记得驱动和Kernel Objects 和 nvidia-fs不选
然后全剧终
等等，你还需要vim .bashrc，加入(版本替换成自己的)
export PATH="/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
安装torch
改成清华源直接安装
你可能遇到的报错
你曾经安装过cuda，现在删除不干净
cd /usr/local/cuda-xxx/bin/
sudo ./cuda-uninstaller
sudo rm -rf /usr/local/cuda-xxx
然后你发现还是不干净，乐了，这时候你需要
sudo apt-get remove --purge nvidia\*
sudo apt-get autoremove
sudo sh cuda-*.run --silient --override
然后你发现你驱动没了，笑了，这个时候再装一下就ok了，凑活一下吧文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-817342.html
输出一下看看成没成
import torch
# 打印PyTorch版本
print(torch.__version__)
# 检查CUDA是否可用
cuda_available = torch.cuda.is_available()
print("CUDA available:", cuda_available)
# 如果CUDA可用，打印CUDA版本和可用GPU数量
if cuda_available:
print("CUDA version:", torch.version.cuda)
print("Number of GPUs available:", torch.cuda.device_count())
for i in range(torch.cuda.device_count()):
print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
else:
print("CUDA is not available. PyTorch will use CPU.")
双卡训练
写好文件前面加点东西就行文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817342.html
torchrun --nproc_per_node=2 train.py config/train_shakespeare_char.py
到了这里，关于Ubuntu20.04安装cuda12.11的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
