ubuntu20.04+gpu驱动下载+cuda10.2+cudnn+pytorch 深度学习环境搭建记录（一路爬坑的一天…）

1.gpu驱动下载

参考：https://blog.csdn.net/flowrush/article/details/80744787
安装成功：（安装了推荐的nvidia-440）
输入命令：sudo nvidia-smi
可以看到对应的cuda版本，之后便可以进行相应的cuda10.2安装

2.cuda10.2安装

1.首先从官网下载相应的安装包
链接：cuda Toolkit
找旧版本：

之后进行相应的选择（选择18.04版本即可最后选择runfile(local)）然后download

重要的step:

(1）gcc降级
参考：https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040/

（之后在运行相关代码测试还是遇到了关于gcc版本的问题，通过https://zhuanlan.zhihu.com/p/162648425最终得到解决）

(2) cuda安装
输入命令：

sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

3.cudnn 安装

参考：cudnn安装
安装成功：

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
make clean && make./mnistCUDNN

运行结果：
（在之前的运行过程中出现了莫名其妙的未知错误，重启之后就没有了…）

4. pytorch安装

1.（踩坑记录）
在官网：https://pytorch.org/ 选择好对应安装cuda的版本后第一次选择了conda安装，但是因为conda指令也装了cuda，之后运行代码失败，并没有用到自己安装的cuda
由于下载速度过于漫长，选用了清华镜像源，详细参考：
https://blog.csdn.net/minhuaQAQ/article/details/104420781/
但之后调用cuda加速false 检查了驱动版本和cuda版本并没有问题
于是卸载了conda安装的pytorch 改用pip安装
2.输入命令：

pip install torch torchvision

验证：

import torch
torch.cuda.is_available()

成功：

~the end

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