关于#深度学习#的问题：深度学习代码使用环境的cuda版本是10.0(语言-python)

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了让你的深度学习代码在新的GPU（NVIDIA GeForce RTX 4090）上运行，你需要更新CUDA和cuDNN到与你的显卡兼容的最新版本。这里是一个详细的步骤指南：

1. 卸载旧的CUDA和cuDNN:

   • 首先，确保你已经备份了所有重要的数据。
   • 在Windows上，可以通过控制面板的程序和功能进行卸载。
   • 在Linux或MacOS上，可以使用以下命令卸载：

     sudo apt-get remove --purge cuda*
     sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list
     sudo rm /usr/local/cuda
     

2. 安装最新的CUDA和cuDNN:

   • 访问NVIDIA官方网站下载页面： CUDA Toolkit 和 cuDNN
   • 根据你的操作系统选择合适的版本。对于Ubuntu、Debian等基于apt的系统，记得添加cuDNN的仓库并安装。

3. 配置环境变量:

   • 安装完成后，需要配置环境变量使得系统能找到CUDA和cuDNN。打开.bashrc 或 .zshrc 文件（取决于你的shell类型），在文件末尾添加以下内容：

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

   • 保存文件后，执行 source ~/.bashrc 或 source ~/.zshrc 使其生效。

4. 验证安装:

   • 打开终端，输入 nvcc -V 查看CUDA版本。
   • 输入 cudnn.version 检查cuDNN版本。

5. 安装PyTorch:

   • 因为你的代码使用的是Python，所以你需要安装对应的PyTorch版本，确保它与新的CUDA和cuDNN兼容。可以使用pip安装：

     pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
     

   • 如果你想安装特定版本的PyTorch，例如对应于CUDA 11.8的版本，可以在命令后面加上具体的版本号，例如：

     pip install torch==1.12.1+cu118 torchvision==0.13.1+cu118 torchaudio===0.12.1+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
     

6. 测试:

   • 创建一个简单的Python脚本，比如下面这样：

     import torch
     
     print(torch.cuda.is_available())
     device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
     print(f'Using device: {device}')
     
     x = torch.rand((1, 3, 224, 224), device=device)
     y = torch.empty((1, 1000), device=device)
     
     z = torch.nn.functional.linear(x.view(x.size(0), -1), y)
     print(z)
     

   • 运行这个脚本，如果输出显示GPU可用并且没有错误，那么你的环境应该设置正确了。

7. 运行你的代码:

   • 现在你可以尝试运行你的深度学习代码了。如果有任何依赖库的问题，可能需要通过pip安装相应的库，或者调整代码以适应新的PyTorch版本。

注意：虽然你提到你的旧代码是在CUDA 10.0环境下写的，大部分情况下，只要不是使用了非常老旧或特殊的API，迁移到新版本的CUDA通常不会有问题。不过，如果你遇到任何兼容性问题，可能需要查阅相关文档或者更新你的模型实现。