记录一次成功的装显卡，以为过程很复杂，其实这边封装的还挺好，正常走流程就没啥问题。我这边也是看各个步骤的博客总结，可以称之为搬运工。

1. 显卡驱动安装

参考的是这篇博客：Ubuntu18.04安装显卡驱动，这里我们采用的是作者的Ubuntu软件仓库中的稳定版安装。
具体方法为：在终端输入：ubuntu-drivers devices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示

可以看到推荐的版本号是：nvidia-driver-470，后面跟着recommended 标识的即为推荐版本。如果你认可推荐版本，那只需要输入sudo ubuntu-drivers autoinstall 就可以自动安装了。这里我用的是直接就是默认版本。
安装完成后nvidia-smi 测试有没有安装成功，如果没成功的话，一般是要重启服务器再看的。这里到此就结束了，注意，我们用的就是系统默认的安装方法，很容易。

2. 安装Anaconda

参考的是这篇博客：如何在安装 Anaconda，我们截取关键步骤展示：

首先直接下载Anaconda安装脚本：wget -P /tmp https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh注意这里的日期可以修改，可以根据版本的更新来选择最新版本，参考网址：Anaconda版本下载。
安装完成后运行脚本启动安装程序：bash /tmp/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
之后不停按Enter键继续，以及滑动阅读协议。依次后面输入yes, enter, yes。
最后安装完成后，输入source ~/.bashrc激活就OK了。

2.1 新建的用户如何使用Anaconda

这里一个小插曲，新建了一个账户的话，怎么把conda环境配置到这个账户环境下。
现在服务器已经安装好Anaconda，位置在/user/local中，用户调用只需要在其home界面下往.bashrc中添加Anaconda的路径即可。

新建账户：`

useradd testuser #新建一个testuser的账户
passwd testuser  # 修改密码

以用户testuser为例，在目录 /home/testuser 下输入命令 vim .bashrc追加写入如下

# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '/user/local/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then\eval "$__conda_setup"
elseif [ -f "/user/local/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then. "/user/local/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"CONDA_CHANGEPS1=false conda activate baseelse\export PATH="/user/local/anaconda3/bin:$PATH"fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda init <<<

保存，退出。source .bashrc 就能顺利使用conda

3.安装CUDA

参考的是这篇博客：Unbuntu20.04安装nvidia驱动，cuda和cudnn。直接看第二部分安装CUDA的过程。我们将步骤精炼一下：

进入网站CUDA Toolkit 10.2 Download。选择平台：
按照Base Installer的说明进行下载并安装，这个过程耐心等待下载：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

等会会进入界面让你作出选择，依次选择Continue, Accept，然后再这个页面的时候由于已经有Nvidia 显卡驱动，移动到Driver选项，按空格取消，表示不卸载当前驱动。
再将光标移动到Install选项，回车，进行安装；

安装过程中，不会有任何信息输出，耐心等5分钟左右，出现如下界面则成功：
添加到环境变量中去：sudo vim ~/.bashrc，在文件末尾添加：

export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

最后再次执行source ~/.bashrc激活。nvcc --version检查cuda版本，环境变量配置成功；

4. 安装Pytorch GPU版本

前面都安装好的了话，直接上官网安装：pytorch官网

用PIP安装就可以：pip3 install torch torchvision torchaudio
安装完成之后，输入python

import torchprint(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

判断是否安装成功！预祝大家安装顺利。

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