Ubuntu深度学习环境配置
文章目录
- 1. 显卡驱动
- 2. GCC
- 3. CUDA
- 4. Anaconda
- 5. 其他python相关库
1. 显卡驱动
- 下载对应驱动 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
- 卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
- 禁用nouveau(nouveau是通用的驱动程序)
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者(blacklist-nouveau.conf)
- 在打开的blacklist.conf末尾添加
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
- 保存后,在终端输入如下,更新下
sudo update-initramfs –u
等待结束后重启电脑,重启后在终端输入如下,没有任何输出表示屏蔽成功
lsmod | grep nouveau
安装lightdm,lightdm是显示管理器
sudo apt-get install lightdm
安装驱动:在终端输入
sudo telinit 3
要回到图形化界面输入
sudo telinit 5
输入你的用户名和密码登录。cd进入到你驱动下载的目录,输入命令
sudo chmod 777 NVIDIAxxxx.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run
nvidia-smi
2. GCC
sudo apt update
sudo apt install build-essential
gcc --version
3. CUDA
cuda下载地址, https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
nvcc -V
cp -fr include/* /usr/local/cuda-11.3/include/
cp -fr lib64/* /usr/local/cuda-11.3/lib64/
cuda卸载
cd /usr/local/cuda6.5/bin/
sudo ./uninstall_****
sudo apt-get purge --auto-remove nvidia-cuda-toolkit
打开~/.bashrc
export PATH=$PATH:/opt/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/opt/cuda/lib:/opt/cuda/lib64
4. Anaconda
官网地址, https://www.anaconda.com/products/individual#linux
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
5. 其他python相关库
安装pytorch
conda install pytorch=1.7.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
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