cuda、cudnn、zlib 深度学习GPU必配三件套（Ubuntu）

跨大版本不推荐，到处是坑、坑、坑~。tensorrt10、cuda12、cudnn9是目前最新的大版本，但是对于一般的老显卡（1050等），太新可能提醒一些错误（主要是tensorrt太新导致的）。为了不折腾，使用如下版本：tensorrt8.6.1、cuda11.8、cudnn8.9.7

默认已经安装了英伟达显卡的最新版本驱动。系统Ubuntu22.04及以上。

1、cuda 11.8

下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA 开发者

选择下载11.8

https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

安装，留意自己的安装位置

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

2、zlib

Zlib是cuDNN所需的数据压缩软件库。

没有找到离线包，只能在线安装。参见官方安装文档

sudo apt-get install zlib1g

3、cudnn 8.9.7

下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

安装，由于下载的是Deb包，所以只需要按照官网要求安装、验证即可，即下图两部分内容

4、tensorrt 8.6

下载地址：TensorRT Download | NVIDIA Developer

GA是稳定版

 5、opencv

需要自己编译，源码下载（zip压缩包）地址：

Releases · opencv/opencv

Tags · opencv/opencv_contrib

之后按官方文档操作

~~~~~~~~~~~~~~~~~ 以上是部署模型要用的，以下是训练模型要用的~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

以下内容参考我的另一篇博客，不再赘述 cuda、cudnn、zlib 深度学习GPU必配三件套（Windows）

6、minconda3+pyhton3.10+pytorch

7、训练yolo

8、部署yolo