Ubuntu 20.04 配置深度学习开发环境

目录

写在前面

Dependency

1.安装Anaconda

1.1 下载安装包

1.2 进入安装文件夹，执行安装脚本。

1.3 环境变量的配置与更新

1.4 测试安装

1.5 创建虚拟环境

2.安装英伟达驱动

法一: 命令行安装

法二：GUI界面

3.安装CUDA

3.1 简介

3.2 注意

 3.3 安装流程

3.4 配置环境变量

法一

法二

3.5 更新环境变量

3.6 验证安装

Attention！！！

4.安装cuDNN

4.1 简介

4.2 安装流程

4.3 下载安装包

 4.4 执行安装命令

4.4.1 进入对应安装文件夹

4.4.2 解压

4.4.3 复制文件 + 权限修改

4.5 测试安装

5.安装深度学习框架Pytorch

总结

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写在前面

由于笔者目前用的是VMware下的Ubuntu20.04，曾经也尝试过安装GPU版本的Pytorch，但虚拟机下安装英伟达驱动一直困扰着我。于是安装了cpu版本的Pytorch，凑合着跑通了深度学习项目（QAQ）

后来了解到需要安装vSphere Bitfusion Client客户端，但由于时间与精力有限就没有去尝试。如果有其他小伙伴在VM 下的ubuntu中成功配置好深度学习环境，有待指点迷津呀~~

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最近，我的小伙伴慕笙需要跑深度学习项目，于是帮助TA在双系统下的Ubuntu配置了深度学习环境。在此过程中遇到了许多坑，主要是安装CUDA。听说这一过程可以劝退很多人，因此将详细的步骤以及采坑的经历记录下来，以示后来者！！

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Dependency

• 双系统win10 + ubuntu 20.04
• Anaconda 3
• CUDA 11.3
• cuDNN v8.2.1
• Pytorch 1.10.2

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1.安装Anaconda

1.1 下载安装包

官网or清华镜像源

建议大家选择后者，即使这样我也要把前者贴出来~~(有点专业的样子