GPU对应的cuda以及cuDNN驱动安装

cudnn 临时个性化版本切换:https://blog.csdn.net/sslfk/article/details/123053540

1、查看自己的cuda 最高支持的版本：查看方法，sudo cat /usr/local/cuda/version.txt

2、查看系统版本：lsb_release -a 系统内核版本查看：uname -a

方法2：利用conda安装，

1、切换conda源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

2、安装对应版本的cuda工具以及对应的cudnn

cuda与cudnn版本的对应关系查看：#如下命令可以查看cudnn8的各个子版本与cuda版本的关系：conda search cudnn=8 --info

conda install cudatoolkit=10.2.89

或则创建虚拟环境时安装：conda create -n deepfacelab -c main python=3.7 cudnn=7.6.5.32 cudatoolkit=10.2.89

已经验证的对应关系：

conda create -n chatglm python=3.10.9 cudnn=8.4.1.50 cudatoolkit=11.3.1 

conda create -n deepfacelab -c main python=3.7 cudnn=7.6.5.32 cudatoolkit=10.2.89

方法3：pip安装，

 pip install nvidia-cublas-cu11-11.10.3.66
 pip install nvidia-cuda-nvrtc-cu11-11.7.99
 pip install nvidia-cuda-runtime-cu11-11.7.99
 pip install nvidia-cudnn-cu11-8.5.0.96