CUDA 11.3+pytorch 1.12.1

1.安装CUDA11.3

2.安装cudnn版本。注意，这里使用安装到CUDA文件夹的方式。
安装cudnn 到cuda-11.3文件夹：

1.下载cudnn的压缩包。在 cudnn下载中选择for 11.x。下载时选择：Local Installer for Linux x86_64 (Tar)。
2.解压：
tar cudnn-10.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz #解压
3.拷贝到cuda文件夹
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*

3.安装pytorch 1.12.1。
写入cuda路径到YOUR_USER/bashsrc：

sudo vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/cuda-11.3/cuda
source  ~/.bashrc

新建conda环境，如torch12.安装pytorch1.12.1: pytorch版本

CUDA 12.1+pytorch 2.3

1.安装CUDA12.1

2.安装cudnn版本。注意，这里按照官方即可
3.安装pytorch 2.3。
写入cuda路径到YOUR_USER/bashsrc：

sudo vim ~/.bashrc
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH
export CUDA_HOME=/usr/cuda-12.1/cuda
source  ~/.bashrc

新建conda环境，如torch23.安装pytorch2.3: pytorch版本

使用

1.使用时，切换不同的CUDA path和对应的环境即可。
2.注意注释掉 etc/profile中关于CUDA路径的命令。