1. 下载与安装说明

• 工具包下载地址

  • CUDA历史版本下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
  • cuDNN历史版本下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
  • cudatoolkit各版本下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/

• 版本要求

  pytorch、cuda、cuDNN三者严格对应，此处安装cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run，其对应的cudnn版本为10.2-linux-x64-v7.6.5.32

• 文件上传

  将下载的安装包上传至离线Linux下存放文件的文件夹中，此处上传至家目录下的files文件夹中。

2. CUDA安装

**注：**此处以将cuda安装至software文件夹中为例，完成下述安装步骤说明：

• 将files文件夹中的cuda工具包安装程序复制一份至software文件夹

  cp files/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run ~/software/
  

  进入cuda工具包安装程序放置目录（/data/users/CHDHPC/2017901437/software/），执行ls查看当前目录下文件：
  

• 修改cuda工具包安装程序运行权限

  chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
  

• 运行cuda工具包安装程序

  ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
  

  

• 输入accept，然后按回车键。出现如下内容：
  

• 只勾选CUDA Toolkit选项。若其他版本安装包有其他选项，也是只勾选CUDA Toolkit选项。
  

• 光标移动到Options，然后按回车键，以修改安装目录。回车后出现下图：
  
  这里我们需要修改Toolkit Options 、Library install path 这两项的路径。

• 修改Toolkit Options路径

  • 光标移动到Toolkit Options，然后按回车键
    
  • 取消所有选中选项，如下所示
    
  • 光标移动到Change Toolkit Install Path，然后按回车键
    
  • 将安装路径修改为自己家目录下的路径，此处修改为“ /data/users/CHDHPC/2017901437/software/cuda-10.2/ ”，其中2017901437为用户账号。
    
  • 按回车键确认，出现如下内容
    
  • 光标移动到Doen，按回车键返回，出现如下内容
    

• 修改Library install path路径

  • 移动光标到Library install path，然后按回车键，出现如下内容
    
  • 输入修改的路径，此处修改为“ /data/users/CHDHPC/2017901437/software/cuda-10.2/ ”，如下所示
    
  • 按回车键确认，出现如下内容
    
  • 光标移动到Done，按回车键确认，路径修改完成

• 开始安装：移动光标到Install，然后按回车键，开始安装，如下
  

• 安装完成：出现如下安装信息，则表示安装成功
  

• 修改环境变量

  • 打开bashrc配置文件

    # 打开bashrc配置文件
    vim ~/.bashrc
    

  • 然后，向其中添加如下内容：

    # cuda env
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/data/users/CHDHPC/2017901437/software/cuda-10.2
    export PATH=$PATH:/data/users/CHDHPC/2017901437/software/cuda-10.2/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/data/users/CHDHPC/2017901437/software/cuda-10.2/lib64
    

  • 添加完成，如下图所示：
    

  • 执行wq，保存退出

• 激活环境变量

  source ~/.bashrc
  

• 测试安装成功
  

• 安装完成

3. cuDNN安装

• 将files文件夹中的cuDNN工具包安装程序复制一份至software文件夹

  cp cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz ~/software/
  

  进入cuDNN工具包安装程序放置目录（/data/users/CHDHPC/2017901437/software/），执行ls查看当前目录下文件：
  

• 解压下载好的cuDNN

  tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
  

  

• 复制cuDNN加压后的文件到CUDA安装目录

  cp cuda/include/cudnn*  cuda-10.2/include/
  cp cuda/lib64/libcudnn* cuda-10.2/lib64/
  

• 修改复制的文件的权限

  chmod a+r cuda-10.2/include/cudnn* cuda-10.2/lib64/libcudnn*
  

• 安装完成，删除安装目录software下的解压生成的cuda文件夹、以及其他安装程序包。

4. cudatoolkit安装

• 将files文件夹中的cudatoolkit工具包安装程序复制一份至software文件夹

  cp cudatoolkit-10.2.89-hfd86e86_1.tar.bz2 ~/software/
  

  进入cudatoolkit工具包安装程序放置目录（/data/users/CHDHPC/2017901437/software/），执行ls查看当前目录下文件：
  

• 激活anaconda中要配置环境的python虚拟环境，此处配置的是默认环境，即激活base虚拟环境。若此环境已在激活状态，则跳过此步骤。

  conda activate base
  

• 使用conda安装命令，将cudatoolkit工具包在当前激活的虚拟环境中。（conda install安装命令只能将包安装在当前激活的python虚拟环境中）

  conda install --offline cudatoolkit-10.2.89-hfd86e86_1.tar.bz2
  

• 安装完成，如下所示
  

5. 测试安装成功

• 激活虚拟环境

  conda activate base
  

• 进入python解释器，并输入如下代码，测试pytorch、cuda安装成功。

  import torch
  print(torch.version.cuda)