Linux安装NVIDIA显卡驱动并配置pytorch和tensorflow环境

一、系统环境：Ubuntu18.04+显卡3090

双系统安装：Win10安装Ubuntu18.04双系统

二、安装NVIDIA显卡驱动：

1.进入BIOS禁用secure boot。

2.卸载原有的英伟达驱动：sudo apt-get remove --purge nvidia*或者sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall

3.更新库：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

4.安装英伟达驱动：

自动安装：

sudo ubuntu-drivers devices

sudo ubuntu-drivers autoinstall

指定版本：

sudo apt-get install nvidia-driver-510

安装依赖：

sudo apt-get install mesa-common-dev（没有这个好像重启后nvidia-smi命令不能用）

5.设置更改

sudo gedit /etc/default/grub

将原来的"quiet splash"或者你已经改过的名称，改为"quiet splash acpi_osi=linux"

sudo update-grub

6.重启电脑nvidai-smi

可能遇到的问题：系统内核与显卡驱动不匹配报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running

解决办法：
# 执行命令
sudo apt-get install dkms
sudo dkms install -m nvidia -v 510.47.03（510.47.03表示的是驱动版本号）
# 利用命令 ll /usr/src/ 可查看下面有一个nvidia-510.47.03/文件夹，版本号因电脑而异

参考链接：

Ubuntu18.04——正确安装英伟达（NVIDIA）显卡驱动

ubuntu pytorch 深度学习环境配置

三、安装cuda和cudnn：

1.安装在系统环境：Linux安装cuda、cudnn

首先到NVIDIA官网找到显卡对应版本的cuda，执行命令安装。

cuda下载：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

cudnn下载：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

可能遇到的问题：如果电脑已经安装了显卡驱动Driver CUDA则需要去掉Driver选项，详见：ubuntu18.4解决问题: Installation failed.

2.安装在conda虚拟环境：可以使用conda命令在虚拟环境中安装所需的cuda和cudnn，一台电脑可安装多个cuda和cudnn，详见链接：

Win10配置YOLO目标检测Pytorch环境

四、安装Anaconda:

官网或清华镜像下载Anaconda

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
conda -V

五、安装Pytorch：

添加源和安装过程与win10相似，详见：

Win10配置YOLO目标检测Pytorch环境

六、安装tensorflow-gpu：

RTX3090利用conda安装tensorflow2.6：因为3090只支持cuda11以上，所以需要选择安装支持cuda11以上的tensorlfow2版本，也就是tensorflow2.4.x。当前阶段，直接使用conda install tensorflow-gpu的话即使成功安装，也无法正常调用gpu，所以需要通过以下方法安装：

conda创建相关虚拟环境

conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.1

pip install tensorflow-gpu==2.6

参考链接：RTX3090利用conda安装tensorflow2.4

RTX3090+win10+CUDA11.6+cudnn8.5.0

验证：tensorflow-gpu

import tensorflow as tf
tf.test.is_built_with_cuda()
tf.test.is_gpu_available()

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