你们好，我是小智，由于疫情缘由致使晶圆缺货，加上挖矿，全球芯源水涨船高。python

小智我是买不起显卡的，此次是基于一位客户的问题。这位客户主要是用来作三维物体的识别，好比箱子识别的，这个仍是颇有意思的，过段时间研究一下，再给你们分享。linux

以前给你们分享过在闲鱼80块钱帮别人搞定ROS问题的文章，最后ROS问题变成了CUDA的环境问题。markdown

有兴趣能够戳：技术变现！！价值80元的闲鱼技术支持都干了啥？ #掘金文章# juejin.cn/post/698132…app

后来在闲鱼上查了查，这一类的服务还真的很多，有市场那说明必定有需求。框架

因此必定有不少人遇到这个问题，今天小智就来说一讲torch、cudnn、cuda与咱们显卡之间的关系，保证之后你们遇到这一类问题不再用花钱找人搞。ide

首先小智告诉你们一个关于计算机的秘密——全部的操做，最终都会变成处理器的算术和逻辑计算。post

原理介绍

当咱们使用torch进行卷积等运算的时候，最终都会变成在处理器上的算术逻辑计算，那问题就来了，究竟是怎么变成的呢?网站

实际上是这样一条链路ui

这里面有五个角色：lua

物理显卡：真正的计算单元，是你须要花钱买的

显卡驱动：与显卡配套的驱动程序（全部的硬件都是须要软件驱动的）

CUDA：CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，它负责调用显卡驱动完成计算

CUDNN：这是一个插件，没有也能够用，但有了它速度会快不少

torch：这个你们确定很熟悉的框架了，就不介绍了

角色太多，相互之间又是依赖关系，版本又强相关，这就是你们总是装很差的缘由，因此最重要的是搞清楚版本对应关系，一切也就理清楚了。

先使用lshw 查看一下你的显卡型号（看带display的便可），而后到这个网站选一下显卡型号便可:官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

你们安装完驱动，在linux终端下可使用nvidia-smi查看驱动的版本号

而后根据版本号对照表咱们能够找到大于367.51的CUDA版本有哪些。

查表可知，咱们能够安装CUDA8.0以上的CUDA。

这个图网上摘抄的，顺便说明了与python和torchvision的版本关系，你们只要肯定好torch版本，其余的均可以肯定了。

之因此把这条线放到最后，是由于即便不使用cudnn也能够进行正常的跑代码了。

那如何匹配CUDA的版本呢？

参考地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

这里的cudann最后都有一个for CUDA的版本号，你们根据版本号找对应的下载就行，下载好以后解压复制到cuda的文件下，就能够完成安装了，是否是很方便

最后给你们附上几个连接：

cudnn下载：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

pytorch官网：Previous PyTorch Versions | PyTorch

显卡驱动下载：官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

cudnn的安装与卸载：CUDA与cuDNN - 简书 (jianshu.com)

下期分享一下怎么用显卡跑gazebo仿真，体验丝滑的赶脚~

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一文搞懂CUDA问题，警告：买不起显卡的勿进