深度学习笔记一（Ubuntu环境配置）_535.154.05

本文章的前提是已经安装好了Ubuntu系统，对应版本为ubuntu20.04，cuda-11.3，cudnn-8.6，torch-1.10.0， python-3.8

一、gcc安装

打开终端查看有没有安装gcc

# 终端输入rpm -q gcc
caoweiguang@caoweiguang-virtual-machine:~$ rpm -q gcc

如果没有，则执行如下命令，安装gcc

# 终端输入sudo apt update
caoweiguang@caoweiguang-virtual-machine:~$ sudo apt update
 
# 终端输入sudo apt install build-essential
caoweiguang@caoweiguang-virtual-machine:~$ sudo apt install build-essential

二、Nidia显卡驱动安装

1.卸载原有驱动

# 终端输入
sudo apt-get remove --purge nvidia*

2.禁用nouveau

终端输入如下命令

# 终端输入
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 

在打开的blacklist.conf末尾添加如下内容

blacklist nouveau
 
options nouveau modeset=0

保存好之后，在终端输入

sudo update-initramfs –u

重启系统，之后终端输入下面命令，若没有反应，则禁用成功

lsmod | grep nouveau

3.下载显卡驱动

在官方驱动 | NVIDIA可以查找适合自己的版本,我安装在笔记本上，所以是Notebooks版的

点击搜索

点击下载

下在完成后，进入NVIDIA下载保存的位置，选择在终端打开

执行如下指令

# 注意后面的文件是你下载的文件名，不一定和我一样
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-535.154.05.run
sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-535.154.05.run

回车点击ok，回车点击Continue

no

no

打开终端，输入nvidia-smi，如果显示如下图所示，则说明驱动安装成功。

可以看出我的电脑支持的最大CUDA版本是12.2，

三、安装CUDA和CUDNN

同时选择pytorch版本时要匹配自己的显卡算力

可在CUDA - 维基百科，自由的百科全书 (wikipedia.org)中查看显卡对应的CUDA版本

我的显卡是GT 1030，算力是6.1，支持CUDA的版本是8.0到12.3，

因此下载的CUDA版本在8.0到12.2之间。

1.CUDA安装

可以在CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer找到你想要下载的CUDA版本，我下载的是11.3

在Downloads文件夹下打开终端，输入官方提供的两行代码

之后出现如下界面

选择Continue

输入accept

第一个不选，最后选择Install

2.添加环境变量

在终端输入

sudo gedit ~/.bashrc

在打开的文件最后添加，保存后退出

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

之后终端输入，应用更改

source ~/.bashrc
sudo ldconfig

终端输入

nvcc -V

查看CUDA是否安装成功，以及安装版本

3.CUDNN安装

在cuDNN Archive | NVIDIA Developer找到想要的版本，我需要的是8.6版本

选则第二个，之后需要登陆才能下载，下在完成后，解压文件，在下载文件夹中右键打开终端。执行如下命令。

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

最后执行

sudo cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

若显示

则安装成功。

四、Anaconda安装

在Free Download | Anaconda下载Anaconda，下在完成后，在Download文件夹下打开终端，输入如下命令：

sudo chmod 777 cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive
bash cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive

在之后的界面中，一直回车，直到

输入yes回车，之后稍等片刻等待安装完成

之后配置环境变量，终端输入

sudo gedit ~/.bashrc

在打开的文件的最后一行加入

export PATH=/home/cao/anaconda3/bin:$PATH

保存后退出，终端输入

source ~/.bashrc 

更新配置文件。

五、Pytorch安装

创建虚拟环境，并激活

# 在终端输入下面命令conda create -n 名字 python=版本号
conda create -n DL python=3.8
 
# 激活环境
conda activate DL

之后在Previous PyTorch Versions | PyTorch找到所需要安装的pytorch版本，我安装的是1.10.0

在DL环境中输入官方提供的命令

conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

安装完成后，在环境中输入python，进入交互界面，输入

import torch
torch.cuda.is_available()

若结果是True，则配置成功。

六、PyCharm安装

进入Other Versions - PyCharm，下载所需版本的PyCharm，下在完成后，进入Download页面，打开终端，进行解压

tar -xzvf pycharm-community-2022.1.3.tar.gz

进行安装

cd pycharm-community-2022.1.3/bin
sudo ./pycharm.sh

建立新项目

找到之前建立的DL环境中的python解释器

为了之后能够快速运行程序，我们必须建立桌面快捷方式。创建快捷方式文件代码如下：

cd /usr/share/applications/
sudo gedit pycharm.desktop

将下面的内容粘贴到文件中，保存后退出

[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Pycharm	
GenericName=Pycharm3													
Comment=Pycharm3:The Python IDE										
Exec=/home/cao/下载/pycharm-community-2022.1.3/bin/pycharm.sh
Icon=/home/cao/下载/pycharm-community-2022.1.3/bin/pycharm.png
Terminal=pycharm
Categories=Pycharm;

现在,将桌面左下角的图表添加到收藏夹

安装完成，完结撒花！！！