ubuntu 20.04安装cuda_ubuntu20.04安装cuda

安装tensorflow后跑深度学习代码时，发现只在cpu上运行。
运行下列代码

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
print(gpu_check = tf.config.list_physical_devices('GPU'))
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显示

FALSE和 [ ]
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并且导入tensorflow时显示

W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcudart.so.11.0'; dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory
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应该是cuda没装好或者cuda与python、tensorflow版本不对应

正确安装方法：

刚开始用conda命令直接安装cuda，发现不行
不要用conda直接安装cuda
输入nvidia-smi查看支持的最高cuda版本

在 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
查看python tensorflow gcc cuda cuDNN 对应的版本信息，版本不一致最好升降级到一致，可以使用anaconda创建一个一致的python环境！为避免发生一些未知错误，我把GCC版本也进行了升降级。

从nvidia官方下载cuda

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
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我下载的是runfile(local)文件

下载完成后
sh ./文件名.run
按提示进行安装，取消勾选安装nvidia驱动（我本机安装有驱动，勾选时发生了错误）

设置环境变量

$ gedit .bashrc
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尾部添加（注意修改成你自己的路径）

export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
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命令行输入nvcc --version 查看环境变量是否添加成功
测试cuda能否找到显卡
cd /usr/local/cuda-11.2/sample然后编译

make -k
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等了不到10分钟，出现错误据说会停下来报错
成功编译完成后

cd bin/x86-64/linux/release
./deviceQuary
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最后一行出现result = PASS
如果没出现，可以尝试升降级GCC版本到前面推荐的版本

至此cuda安装成功

后面还要安装cuDNN，这一部分出现的问题较少，可以看其他文章
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

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安装过程中碰到很多坑，把遇到的坑记录下来，这一部分可以不用看
tensorflow查看版本

python中tf.__version__
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将tensorflow升降级

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow==[指定版本号]
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我报了错：

Something is wrong with the numpy installation. While importing we detected an older version of numpy in [‘D:\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\numpy’]. One method of fixing this is to repeatedly uninstall numpy until none is found, then reinstall this version.
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pip uninstall numpy
执行多次卸载再重装
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刚开始搜索后网友说要安装cuda 11.0版本

Anaconda中安装cuda的命令如下：

conda install cudatoolkit=11.0
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但是直接下载速度太慢，添加一些源再下载速度会快很多

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
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安装完成后并没有解决问题，不要使用conda直接安装cuda