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  • ubuntu22.04安装cuda11.5+cudnn8.8.0


    因为pytorch1.11.0与cuda版本的关系 需要用到cuda11.5

    否则报错

    "addmm_sparse_cuda" not implemented for Half

    cuda11.5.0及以前的版本不会出现这个问题

    因此重新安装,步骤如下:

    安装CUDA-11.5.0
    1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
    2. sudo sh cuda_11.5.0_495.29.05_linux.run
    修改路径~/.bashrc
    1. export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
    2. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    3. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
    安装cuDNN-8.8.0

    下载路径:

    cuDNN Archive | NVIDIA Developer

    1. sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.8.0.121_1.0-1_amd64.deb
    2. sudo apt-get update
    3. sudo apt-get install libcudnn8=8.8.0.121-1+cuda11.8
    4. sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.8.0.121-1+cuda11.8
    5. sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.8.0.121-1+cuda11.8
    安装完成后可查看
     
    1. cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    2. #define CUDNN_MAJOR 8
    3. #define CUDNN_MINOR 8
    4. #define CUDNN_PATCHLEVEL 0
    5. --
    6. #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
    7. /* cannot use constexpr here since this is a C-only file */

    表示输出正常!

    正确的计算代码应该是
    1. import torch
    2. a = torch.randn(3,2).half().cuda()
    3. i = torch.LongTensor([[0, 1, 1], [2, 0, 2]])
    4. v = torch.FloatTensor([3, 4, 5])
    5. b = torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size([2,3])).half().cuda()
    6. b = b.to_sparse_csr()
    7. c = torch.spmm(b, a)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/li4692625/article/details/136265591
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