R7 5800H 3060 ubuntu20 配置全纪录（一）主要包括：N卡驱动、网卡驱动、virtualenv、CUDA and pytorch
首先按照以往的装机经验安装ubuntu18之后，发现无线网卡不能使用，HDMI无法输出，简单查询之后发现，无线网卡驱动需要更新内核，以为20不需要，便重新刷了20，结果还是同样问题，网友建议直接上21，鉴于20是lts，又可能长期不更换ubuntu系统，还是决定在20基础上进行配置。
首先因为锐龙集显的问题，直接从软件更新中安装N卡驱动会导致重启卡死，甚至连非图形化界面都无法加载。
安装N卡驱动
解决方法参考另一位up：https://www.bilibili.com/read/cv10088257?from=search
去这个网址下载所有文件并复制进amdgpu目录：https://people.freedesktop.org/~agd5f/radeon_ucode/gs/
进入下载目录用终端打开并输入：
sudo cp green_sardine_* /lib/firmware/amdgpu/更新内核：
sudo apt install linux-image-5.10.0-1033-oem linux-headers-5.10.0-1033-oem然后就可以在附加驱动中安装N卡驱动，这里我安装的是460
重启后生效：
安装8852AE网卡驱动
再一个问题就是无线网卡驱动了，我这一台用的是Realtek 8852AE
使用项目：https://github.com/lwfinger/rtw89#start-of-content
sudo apt-get updatesudo apt-get install make gcc linux-headers-$(uname -r) build-essential gitgit clone https://github.com/lwfinger/rtw89.git -b v5cd rtw89makesudo make install成功之后load驱动：
sudo modprobe rtw89pci附：我在执行完这一步之后，再重启发现网卡驱动消失，重新make install & load之后再重启又可以了。。。。。
安装ROS noetic
主要参考roswiki 不再赘述：http://wiki.ros.org/cn/noetic/Installation/Ubuntu
安装一些必备的软件
因为硬盘只有一块512固态，能分给ubuntu的属实不多，就不装wine了
qq 、wps、百度云、chrome 用到啥再装啥吧，我都是官网下载deb，执行 sudo dpkg -i XXXXX.deb
安装python3.6使用virtualenv管理python环境
安装python3.6
我没想到的是这个版本的ros已经不依赖python2.7，系统上现在只有python3.8
后面安装低版本的pytorch依赖不了3.8版本的python遂在此先安装3.6
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.6现链接以下现有的python环境方便切换
sudo update-alternatives --list python不出意外的话会显示没有候选项，更新列表：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.8 1
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 2现在执行上面的list命令应该可以了，然后运行这句指令切换python版本
sudo update-alternatives --config pythonvirtualenv
sudo apt-get install pip
sudo apt-get install python3-virtualenv
sudo apt-get install python3-virtualenvwrapper
mkdir $HOME/.virtualenvs在.bashrc中添加：
export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvssource /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh然后source的时候提示：bash: /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh: 没有那个文件或目录
查了一下大家好像可以在.local/bin中找到，但是这个sh我只能在share中中找到，遂将上一句指令改为：
source /usr/share/virtualenvwrapper/virtualenvwrapper.sh然后source以下.bashrc就可以了
virtualenvwrapper简单用法：
创建指定版本的python环境：
mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.6 pytorch1.4.0进入已经创建好的python环境：
workon pytorch1.4.0退出虚拟环境：
deactivate删除某个虚拟环境：
rmvirtualenv pytorch1.4.0安装CUDA +cudnn+ pytorch （训练出现问题，主要是显卡需要更高版本的CUDA 升级CUDA见 （二） ）
CUDA的版本要跟N卡版本对应，一般来说是向下兼容的，也就是说，把N卡的驱动升级为高版本，CUDA、cudnn的版本低一些也没什么问题。
之前安装的是460驱动，这里就不变了。直接安装CUDA。
可以进入官网找到自己想要的CUDA版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我手上有之前下好的，就直接用老版本10.0,安装之前需要GCC降级
sudo apt-get install gcc-7 g++-7sudo 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然后就可以通过这句指令来切换gcc：
sudo update-alternatives --config gccCUDA
进入cuda下载目录执行：
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux接下来会卡一下，然后阅读一个漫长的协议。
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ default is no ]: y
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
之后等待安装完毕就可以了
sudo gedit ~/.bashrc在文件末尾添加
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH使设置生效
source ~/.bashrc检查是否安装成功
nvcc -Vcudnn
进入官网https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
选择对应CUDA的CUDNN，可以复制下载链接去迅雷下载。
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgzsudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*PyTorch
进入python3.6的虚拟环境
进入其下载网址下载相应的whl文件：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
然后在下载目录执行
pip install torch-1.4.0+cu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whlpip install torchvision-0.5.0+cu100-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 测试
python输入
import torchimport torchvision测试GPU ，若成功 返回 true
print(torch.cuda.is_available()) R7 5800H 3060 ubuntu20 配置全纪录（一）主要包括：N卡驱动、网卡驱动、virtualenv、CUDA and pytorch相关推荐
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