步骤：

1、安装显卡驱动；

2、安装CUDA；

3、安装CUDNN；

4、安装Conda；

5、安装Pytorch。

一、系统和硬件信息

1、Ubuntu 20.04

2、显卡：1050Ti

二、安装显卡驱动

（已经安装的可以跳过）

1、通过“附加驱动”应用安装

选择一个推荐的驱动，安装即可。

2、自动安装

sudo ubuntu-drivers autoinstall

3、手动安装

手动安装之前要知道自己的显卡型号和推荐的驱动型号。

查看显卡型号：

ubuntu-drivers devices

手动安装驱动（以1050Ti为例）

sudo apt install nvidia-driver-515

4、检查安装

在终端输入

nvidia-smi

出现如图内容，则驱动安装成功

三、安装CUDA

首先是CUDA和驱动的对应关系，可以从此网站查阅；

确定好版本之后，从此网站下载。

我个人而言一般会按照高版本的驱动+低版本的CUDA+与CUDA对应的cudnn+与CUDA对应的PyTorch这样的顺序去配置环境。

——土豆

本文以下载CUDA10.2为例

1、GCC和G++降级

Ubuntu20.04自带的GCC版本为9.7，要安装CUDA10.2需要降级为7

输入命令安装gcc7

apt-get install gcc-7 g++-7

查看gcc版本，可以看到目前系统中存在7和9两个版本

ls /usr/bin/gcc*
ls /usr/bin/g++*

使用update-alternatives进行版本切换（修改优先级），输入以下命令

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 50

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 50

查看当前gcc和g++版本

sudo update-alternatives --config gcc

sudo update-alternatives --config g++

可以看到优先级最高的是gcc7和g++7。

2、安装CUDA10.2

转到下载CUDA的路径，先给权限，在执行

sudo chmod a+x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

选择continue-->输入accept-->按空格去掉安装显卡驱动的选项-->选择install

3、配置环境变量

sudo nano ~/.bashrc

在尾部加入以下内容（路径不一定和我一样，看版本号）

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

更新环境变量

source ~/.bashrc

查看CUDA版本信息

nvcc -V

4、测试CUDA

进入samples，（看当时安装的时候，案例放在了哪里）

4.1、测试deviceQuery

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

出现以下结果说明安装成功

4.2、测试bandwidthTest

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/bandwidthTest

sudo make

./bandwidthTest

结果为PASS即为通过。

四、安装Cudnn

1、下载cudnn

下载与CUDA版本对应的cudnn，下载地址（注册之后才能下载）

本文以CUDA10.2和1050Ti为例

下载Library for Linux, Ubuntu(x86_64 & PPC architecture)中的，最好下载到一个地方

cuDNN Library for Linux (x86)cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)

2、进行文件替换

解压

tar zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.5.39.tgz

进行文件替换(注意路径)

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

加权限(注意路径)

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

安装其余三个deb包

sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb

3、测试cudnn

测试环节

cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN

sudo make

./mnistCUDNN

出现下面内容

测试通过即可。

五、安装Anaconda或者Miniconda

1、Miniconda安装

本文以miniconda为例，下载地址，对应好自己的系统版本和想用的python版本

本文以下面配置为例：

Python 3.8

Miniconda3 Linux 64-bit

下载完成之后，进入相应目录，运行

bash ./Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh

1、安装过程中根据提示输入enter；

2、选择安装路径的时候可以默认或者是自定义，因为默认的路径root不一定有权限，可以放在opt里面，例如路径为/opt/miniconda3；

3、最后一部问是否添加环境变量，最好选择yes；

4、验证安装（重开终端窗口）（如果不行可能是环境变量没加进去）（或source环境）

conda -V

2、Miniconda使用

查看当前所有的env

conda env list

创建新的env

conda create -n pt python=3.8

例如这个语句就是创建一个名字叫pt的，python版本为3.8的一个虚拟环境。

激活环境命令

conda activate pt

可看到终端命令前面出现了(pt)，说明已经在环境pt里面

退出环境命令

conda deactivate

六、PyTorch安装

首先要进入自己的conda虚拟环境，终端前面带(pt)或其它。

安装链接在这里

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

进入之后，可以看到不同操作系统，不同conda，不同cuda的命令，根据自己的实际所需选择

以torch1.7.1为例

与自己的cuda版本对应

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

静待安装完成就ok。

七、PyCharm安装及使用torch

官网地址在这里

下载解压之后，进入解压目录，进入bin目录，./pycharm.sh可以运行，可以在里面设置快捷方式；

在工具栏Tools，有Create Desktop Entry..，可以创建快捷方式。

新建工程，选择

选择环境使用conda，然后Interpreter选择自己刚才建立的虚拟环境

代码测试torch

import torchprint(torch.cuda.is_available())
a = torch.zeros(5, 3)
print(a)

运行之后

则说明pytorch以及搭建完成。

参考链接：

1、NVIDIA三件套环境配置 - PleasureReceiver

2、安装Ubuntu20.04后的配置 - 知乎

Ubuntu20.04安装CUDA+CUDNN+Conda+PyTorch相关推荐

kylin focal fossa ubuntu20.04安装 cuda cudnn lib
1 下载风格版ubuntu20写入U盘 2 分区必须建立data backup各10G,其他是/ 3 安装cuda只能装11以上,但是要关闭xserver cuda下载关闭xserver ctrl ...
ubuntu20.04安装cuda库
ubuntu20.04安装cuda库官网安装参考参考链接:https://blog.csdn.net/h3c4lenovo/article/details/119003405. 参考连接:http ...
Ubuntu 20.04安装CUDA CUDNN 手把手带你撸
新手先看这之前一直使用CPU做训练,最近手上多了台单卡1080Ti显卡主机,于是开始研究GPU训练.用GPU训练一定会使用CUDA了,刚开始接触CUDA非常非常头痛,对小白很不友好,我几乎整了整整一 ...
ubuntu20.04+GTX1050Ti+CUDA+CUDNN
参考 https://blog.csdn.net/lu_linux/article/details/117171970 注意,等待确认!!!如果有问题参照 https://blog.csdn.net/ ...
Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN
这里写目录标题 1.简介 1.1测试TensorFlow能否使用GPU 2.安装CUDA11.2 2.1下载安装包 2.2安装 2.3配置环境变量 2.3.1打开bashrc 2.3.2末尾加上 2. ...
Ubuntu20.04安装NVIDIA驱动+cuda+cudnn+anaconda+pytorch+pycharm经验
配置环境是深度学习的第一道门槛,也是必须迈过的一道门槛,之前一直在windows平台上跑pytorch,但很多包无法安装,必须要使用Linux.在经历了很多坑,无数次重装系统,崩溃,坚持后终于在Ubu ...
Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN及突破NVENC并发限制
1.查看当前系统版本 cat /proc/version 显示为: 2.查看当前显卡型号: sudo lshw -numeric -C display 显示我的显卡型号为:GM107M[GeForc ...
Ubuntu20.04安装CUDNN、Ceres和Colmap
前言本篇记录在自己服务器上安装Colmap过程. 系统:Ubuntu 20.04 显卡:Nvidia Geforce RTX 3080Ti 参考链接:Ubuntu20.04安装Colmap ,Ubu ...
ubuntu20.04安装rxt3090驱动步骤和遇到的问题
linux cuda 环境变量(linux安装cuda的正确姿势)-金芒果软件网 [Ubuntu20.04安装CUDA.cuDNN]_网络星空(luoc)的博客-CSDN博客_ubuntu20.04安 ...

Ubuntu20.04安装CUDA+CUDNN+Conda+PyTorch

步骤：