ubuntu pytorch 深度学习环境配置_ubuntu22 pytorch 4080 环境配置

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一. Ubuntu20.04下用ppa源安装NVIDIA显卡驱动

1. 先查询适用自己电脑型号的英伟达驱动版本

官网查选 官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

2. 禁用默认驱动（nouveau）

3. 打开 软件与更新 ，点击 附加驱动 ，更改 驱动版本 并 应用。

4. 如果 附加驱动 中没有我们需要的显卡驱动版本，可以自行安装。

5. 输入 nvidia-smi 查询 NVIDIA 版本，显示如下所示。

6. 遇到的问题及解决办法

二. 安装CUDA

 1.安装命令

2. 添加环境变量

3.验证成功

三. 安装CUDNN

1. 下载地址：

2. 安装命令

四. Anaconda 安装

五. Pytorch 安装

1.新建Pytorch虚拟环境

2.切换至Pytorch虚拟环境

3.在Pytorch虚拟环境下安装pytorch

4. 验证

安装源：

参考链接：

一. Ubuntu20.04下用ppa源安装NVIDIA显卡驱动

1. 先查询适用自己电脑型号的英伟达驱动版本

官网查选 官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

 查询结果显示，510，495，470。

2. 禁用默认驱动（nouveau）

1）：首先将原来的默认驱动（nouveau）加入黑名单。

在Terminal中输入

sudo gedit  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

会打开一个文本文档，在这个文本文档的最后输入:

blacklist nouveau  
options nouveau modeset=0

2）:输入

sudo update-initramfs -u

更新文件后重启系统

3）:重启后，在登录界面按住“Ctrl+Alt+F1”进入文字界面，输入登录信息后。输入

lsmod | grep nouveau

确认无输出内容即表示默认的自带显卡已经被干掉了。

3. 打开 软件与更新 ，点击 附加驱动 ，更改 驱动版本 并 应用。

此处我选择510版本。

4. 如果 附加驱动 中没有我们需要的显卡驱动版本，可以自行安装。

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
 
sudo apt-get update
 
sudo apt-get install nvidia-driver-510#(我适用版本是510，根据自己需要版本改这个版本号)
 
sudo apt-get install mesa-common-dev
 
sudo apt-get install freeglut3-dev

安装完成后，重启电脑。

5. 输入 nvidia-smi 查询 NVIDIA 版本，显示如下所示。

6. 遇到的问题及解决办法

i) 显卡驱动报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running

解决办法一：

# 执行命令
sudo apt-get install dkms
sudo dkms install -m nvidia -v 510.47.03（510.47.03表示的是驱动版本号）
 
# 利用命令 ll /usr/src/ 可查看下面有一个nvidia-510.47.03/文件夹，版本号因电脑而异

解决办法二：

启动系统时，选择与之显卡驱动匹配的旧版本系统内核。

重启系统之前，可使用命令查看当前系统内核版本：

uname -r

5.13.0-28-generic（这是作者目前的系统内核版本）

重启系统，在进行ubuntu启动引导的界面时，选择“ubuntu高级选项”，选择一个以前的内核版本，然后成功进入系统。

可以使用watch -n 0.2 nvidia-smi命令实时查看显卡工作情况，0.2表示每间隔0.2秒刷新一次。

附：

命令行关闭系统自动更新，使用命令打开文件并编辑

sudo vim /etc/apt/apt.conf.d/10periodic

将双引号中的“1”全部置“0”即可，修改后保存。

如果要使用图形界面来关闭自动更新，找到系统设置(System Settings) --> 软件更新(Software & Updates) 

二. 安装CUDA

 1.安装命令

CUDA Toolkit 11.6 Downloads | NVIDIA Developer

2. 添加环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

 在打开的txt文件末尾加

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存，退出。终端执行

source ~/.bashrc

3.验证成功

nvcc --version

此外还需下载cuda samples 并 编译：

11.6 版本cuda的安装目录/usr/local/cuda-11.6/samples里只有一个txt文件，大致意思是告诉你新版本的cuda，samples中内容需要自己在github下载。

由于github下载过慢，在此放上gitee链接，在samples文件夹下打开终端执行上述语句。

sudo git clone https://gitee.com/liwuhaoooo/cuda-samples.git

然后执行：

cd /usr/local/cuda/samples/cuda-samples/Samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

输出：

！出现的问题：

1.安装cuda时，出现了ubuntu根目录空间不足的问题，因为当初lz分配给 / 的空间只有 20G，导致CUDA并未安装成功。解决办法：需要用到 GPARTED 分区编辑器 以及 ubuntu启动盘，给 / 额外增加 30G 的容量。

ubuntu 16.04根目录磁盘空间扩容（亲测！！）_fire_lgh的博客-CSDN博客_ubuntu扩容

2.cuda : 依赖: cuda-16-1 (>= 16.1.0) 但是它将不会被安装

解决方法：

sudo apt-get install aptitude #安装aptitude
 
sudo aptitude install cuda #将apt-get换成aptitude
 
# 好多冲突，选择了Y，510替换了
 
reboot
 
nvidia-smi
 
nvcc --version

3.ubuntu apt 安装软件时 出现(--configure)时出错，解决办法：

好像是因为以前在更新系统时强制中断的原因， 后来更新软件经常卡在一个地方不动，然后报(–configure)时出错。

sudo mv /var/lib/dpkg/info /var/lib/dpkg/info_old # 现将info文件夹更名
sudo mkdir /var/lib/dpkg/info # 再新建一个新的info文件夹
sudo apt-get update, apt-get -f install # 不用解释了吧
sudo mv /var/lib/dpkg/info/* /var/lib/dpkg/info_old # 执行完上一步操作后会在新的info文件夹下生成一些文件，现将这些文件全部移到info_old文件夹下
sudo rm -rf /var/lib/dpkg/info # 把自己新建的info文件夹删掉
sudo mv /var/lib/dpkg/info_old /var/lib/dpkg/info # 把以前的info文件夹重新改回名字

4. gcc版本相关CUDA，NVIDIA Driver，Linux，GCC之间的版本对应关系表格_Cooper.zhang-CSDN博客_cuda gcc

若gcc需要降级，可参考链接：

https://www.jb51.net/article/192060.htm

三. 安装CUDNN

1. 下载地址：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

 需要注册，选择合适的版本下载（libraries for linux），然后解压。

2. 安装命令

进入到解压好的文件夹下，右键 在终端中打开，运行以下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.6/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.6/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/lib64/libcudnn*

四. Anaconda 安装

在anaconda官网上下载最新版。地址：Anaconda | Individual Edition

 终端在安装包所在文件夹目录下运行如下命令：

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh 

 一路Enter 和 yes。注意是否在 ～/.bashrc 文件中加入了环境变量。

source ~/.bashrc
conda -V

显示：

conda 4.10.1

五. Pytorch 安装

1.新建Pytorch虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.8

2.切换至Pytorch虚拟环境

conda activate pytorch

3.在Pytorch虚拟环境下安装pytorch

下载地址：Start Locally | PyTorch

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

4. 验证

python

import torch

print(torch.__version__)

输出：1.10.2

print(torch.cuda.is_available())

输出结果为：True

print(torch.backends.cudnn.version())

输出结果为：8200

安装源：

1. cuda 与 nvidia driver 版本匹配问题：

CUDA Compatibility :: GPU Deployment and Management Documentation

 2. 清华源下载地址

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

3. cuda 下载地址

老版本：

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

新版本：

CUDA Toolkit 11.4 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer

4. cudnn 下载地址

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

5. pytorch 下载地址

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

6. Anaconda 版本 对应的 python 版本

Old package lists — Anaconda documentation

参考链接：

1. 显卡驱动报错：NVIDIA-SMI has failed _u012114438的博客-CSDN博客
2. （Ubuntu安装二）Ubuntu16.04下用ppa源安装NVIDIA显卡驱动_elegantoo的博客-CSDN博客

3. cuda : 依赖: cuda-11-1 (＞= 11.1.0) 但是它将不会被安装_Simoneming的博客-CSDN博客

4.  ubuntu 16.04根目录磁盘空间扩容（亲测！！）_fire_lgh的博客-CSDN博客_ubuntu扩容

Ubuntu 18.04 的安装过程

参考链接：Ubuntu18.04安装教程_Sunshine的博客-CSDN博客_ubuntu安装教程

ubuntu ISO 下载：Ubuntu 20.04.4 LTS (Focal Fossa) 

1. 首先下载了中科大的Ubuntu国内源。使用ultraiso软件制作了Ubuntu的启动盘。

1）ultraIso激活的注册码可以在网上搜到。

2）先将u盘进行了格式化，打开Ubuntu的ISO文件，点击 启动 - 写入硬盘映像 将Ubuntu写入u盘。 这里我勾选了 “刻录校验”，之后等待大约十分钟，完成后点击返回按钮。

 2. 给Ubuntu分配硬盘空间

在计算机 “开始” 键处右击，选择 磁盘管理 ，通过删除卷和删除分区操作腾出一块未分配的磁盘空间作为安装区。

3. 设置启动项

关机，插入启动u盘，开机，迅速按F2 进入 BIOS设置，此处可以设置BIOS sequence。同时在legacy与uefi 中选择 uefi。

4. Ubuntu安装

关机重启选择 F12，选择install Ubuntu。跟着引导安装就好。

！！！比较重要的就是分区：

此处我分了五个区：

 安装完成！

ubuntu18.04 重启进入系统页面卡在“started gnome display manager“：

在 recovery mode下选择了resume normal boot，然后就修复好了，进入了图形界面。

其他可能的解决办法：

若图形界面有问题。
开机后，在显示dell图标后(按下Esc进入grub界面)，选择ubuntu高级选项。在修复模式下，进入root，输入密码后，输入命令：startx。

深度学习环境配置好，nvidia驱动安装完，使用ubuntu系统一段时间后，重启系统发现加载nvidia显卡出现问题，进不了图形界面，此时的问题是ubuntu内核下载了新的版本，开机重启默认的是新的内核版本。所以我们在开机选择系统界面，选择ubuntu的高级选项，进入后选择最低版的内核版本，进入系统，这时就没有任何问题啦。

2023.9.4 遇到问题：踩坑系列之pytorch安装之后不能使用cuda_pytorch不支持cuda12_浅冲一下的博客-CSDN博客