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本人第一次安装,安装之前以为很简单,但到开始能训练还是经历了很多错误,便将其记录下来,方便以后再次安装。
1.查看推荐版本的驱动
在终端中输入:ubuntu-drivers devices,选择下图红框中版本进行安装
2.安装显卡驱动
看了很多篇文章,大多数是用代码安装的,但找到了最简单直接手动装的方法,参考下面的博客安装。
选中推荐的驱动后应用更改即可,需等待一段时间才能安装完成,然后重启电脑,输入如下令:
nvidia-smi
出现如下界面,说明驱动安装成功。
nvidia官网选择cuda版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
安装CUDA可参考的博客很多,而且都差不多,我使用了下面推荐的博客:
1.https://blog.csdn.net/JulyLi2019/article/details/125102098
2. https://blog.csdn.net/weixin_50973728/article/details/126152765
只有下面的需要注意:不要安装驱动,因为我们前面已经安装完了
选到红框部分按空格即可,按下空格后如上图所示即可取消驱动安装,接着选择Install。
可以选择上边两个链接中的方法进行配置,而博主直接找到.bashrc文件,手动将环境变量接粘贴
在末尾处,操作如下:
1.打开用户文件夹如下图所示,并没有发现该文件
2.按Ctrl+H键找到隐藏的文件如下图
3.打开红框文件,将路径粘贴到该文件末尾,这样环境变量就配置好了,路径如下,注意:不要直接粘贴复制,路径不完全一样,需要找到自己的路径。
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
CUDNN的安装特别简单,没有需要注意的,总共有两种方法,我采用的直接下载压缩包,通过官方的命令进行安装官方链接如下
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux-tarhttps://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux-tar具体安装步骤参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_50973728/article/details/126152765
anaconda安装也特别简单,主要参考下面链接:
环境变量配置方法和前面cuda环境配置差不多,也是选择直接找到.bashrc文件,手动添加环境变量(变量如下图,根据自己路径修改)即可:
export PATH=/home/grant/anaconda2/bin:$PATH
最后,环境的配置结果如下图:
本文主要讲了自己在ubuntu22.10上安装cuda11.7,cudnn11.X和anaconda的过程,通过记录方便以后安装。
注意:cuda官网上并没有ubuntu22.10版本的cuda11.7,我选择安装ubuntu22.04版本的cuda11.7,一样可用,最终安装成功,并且可以用yolov5训练。
另外,由于本人疏忽忘记先安装驱动,本来以为要重装,但硬着头皮继续安装驱动,没想到最后居然成功了。
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