Ubuntu环境配置命令备查（Ubuntu 20.04LTS、CUDA12.2、cudnn）_ubuntu 安装 cuda 12.2

注意事项：主要参考第一篇，第二篇部分不是很清楚。第一篇中的Cuda Cudnn都要在官网下载，不使用他提供的网盘。

安装Win11+ubuntu20.04双系统

ubuntu分区 ，留一个未分区的空间（不设置盘空间）efi 2GB 交换空间64G 根空间200G home 700G 确认安装前，特别注意在分区设置后引导的安装区域（下拉菜单）也要选择。

Win11+Ubuntu20.04双系统安装教程_win11 ubuntu双系统-CSDN博客

 

cudnn 解压粘贴注意改目录

sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-linux-x86_64-8.9.5.30_cuda12-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*  

【精选】ubuntu20.04 下深度学习环境配置 史上最详细教程_ubuntu 深度学习 奶奶_来自γ星的赛亚人的博客-CSDN博客

【Ubuntu 20.04LTS系统】安装CUDA11.8、cuDNN，可进行CUDA版本切换-CSDN博客

Ubuntu 20.04LTS系统安装CUDA12.2、cuDNN

1. 安装CUDA

步骤一： 下载CUDA安装包

    进行CUDA和cuDNN的选择，也可以直接根据官方推荐进行下载安装。
    从Nvidia官网下载CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
    下方链接，选择更多版本 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run
sudo sh cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run

验证CUDA安装的命令 ——nvcc -V

3. 安装cuDNN

步骤一：下载cuDNN包

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

   

Conda卸载Ubuntu22.04 下卸载重装Anaconda_ubuntu卸载conda_Chenxu_Wen的博客-CSDN博客

vim 编辑 .bashrc

https://blog.csdn.net/qq_41033241/article/details/115527837

conda创建环境

conda create -n yolov8 python=3.8
# name 处是你自己创建环境的名字 python=3.6可以更换，就是python的版本，建议不要太高

conda 环境激活

To activate this environment, use
#
#     $ conda activate 1105py36
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda 删除环境

conda env remove -n yolov8test

Pytorch设置  Python版本低，Pytorch版本高不了的

Pytorch官网下载，用conda代码，如conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

Start Locally | PyTorch

【精选】conday安装GPU版pytorch，结果却是cpu版本[找到问题根源，从容解决]_pytorch-mutex_windSeS的博客-CSDN博客

 

验证是否安装成功
（1）在命令行左边为 pytorch 环境中，输入 python

（2）之后，输入 import torch，如果没有报错，意味着 PyTorch 已经顺利安装了

（3）接下来，输入 torch.cuda.is_available，如果是 True，意味着你可以使用 GPU。

或者建立验证程序

#test.py代码（查看pytorch是否支持GPU）：

#输入库

import torch

#查看版本

print(torch.__version__)

#查看gpu是否可用

print(torch.cuda.is_available())

#返回设备gpu个数

print(torch.cuda.device_count())

# 查看对应CUDA的版本号

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

print(torch.version.cuda)

#退出python

quit()西

卸载Pytorch

pip uninstall torch torchvision

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45527999/article/details/124571570

 

更新所有系统包命令

sudo apt update

sudo apt upgrade

第三方软件卸载

1.打开一个终端，输入dpkg --list ,按下Enter键，终端输出以下内容，显示的是你电脑上安装的所有软件。
在这里插入图片描述
在终端中找到你需要卸载的软件的名称，列表是按照首字母排序的。有可能一页显示不完
需要按键盘的向下键才能显示，鼠标滚动式不会显示的，有点像vi打开一个文件一样
可以 输入 /软件名，来直接找到软件，

3.在终端上输入命令sudo apt-get --purge remove 包名（–purge是可选项，写上这个属性是将软件及其配置文件一并删除，如不需要删除配置文件，可执行sudo apt-get remove 包名） ，此处我要删除的是polipo ，那么在终端输入sudo apt-get --purge remove polipo，按下回车，输入密码，再次回车。

4.执行过程中，会提示你是否真的要删除（继续执行删除命令），在终端输入y ，然后回车，删除程序继续执行。

5.正常情况下，再次出现输入命令行删除成功。
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安装 Psensors 工具。

Psensor是一种图形工具，它依赖于 lm_sensors 程序以图形格式显示温度读数。运行以下命令进行安装：

sudo apt install psensor

Ubuntu显卡相关的黑屏-解决方案

（1）显卡驱动不兼容

apt-get remove --purge nvidia*
apt-get autoremove

#具体显卡版本参考——Ubuntu20.04安装Nvidia显卡驱动（如3090）后，网络丢失_ubuntu20.04安装显卡驱动后 不能上网-CSDN博客

（2）显卡切换的问题

第一步——主板bios设置

Bios中设置，华硕Z790主板Bios界面——右下角高级模式——高级——北桥——显示设置--首选显卡auto、初始化igpu打开。（igpu打开，是开启核显的必要条件，后面进系统安装驱动程序），把连接屏幕的HDMI线接到主板的HDMI口。重启

注意！！！这里设置会导致Windows蓝屏，如有问题只能恢复BIOS（恢复bios时，千万注意恢复初始设置后直接保存重启，别的xmp等等设置后面在改）。反正设置中途有问题，记得恢复BIOS的出厂设置。

前面的问题，有很大可能是14代处理器新，主板bios没跟上，要更新主板bios解决。即，这里提到的蓝屏，特别是针对某一软件的可复现蓝屏，即打开软件就蓝屏，其他软件正常——更新独显核显驱动程序无效，属于硬件级别设置错误，另外网上也有14900K的特定故障，说是intel在14代处理器里面的指令集有问题，后续要等各主板厂家更新bios，网址：重磅修复：13 代酷睿 i9 电脑 Win11 蓝屏原因查明了！微星推 BIOS 更新修复！ - 哔哩哔哩）
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第二步——Ubuntu中设置

高版本的Nvidia驱动设置没有prime-select选项，故采用Ubuntu内命令行

命令有三：sudo prime-select intel    核显

或者 sudo prime-select nvidia        独显

或者 sudo prime-select on-demand    自适应，最终要选这个

如果进不去系统，则Bios双系统切换时选择Ubuntu Recovery Mode——选择root并点ok——开始输入指令，sudo prime-select on-demand。

特别的，对于带核显的电脑，特别是处理器新开启核显（核显被Bios屏蔽时装的ubuntu，装完系统开启核显），故出现黑屏、卡顿等等，上面的第一和第三命令切换下（最后落到第三命令），进系统就正常了。

 参考资料：Ubuntu22.04设置独显用于深度学习运算，核显用于屏幕显示_prime-select-CSDN博客