Ubuntu20.04下NVIDIA驱动+anaconda3+cuda+cudnn+pytorch安装
声明:此文章是在初步接触深度学习的时候,参考几位前辈的博客自己进行安装后整理的步骤,所参考博客链接如下:
#https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040
#https://blog.csdn.net/qq_42779103/article/details/108754887
#https://blog.csdn.net/weixin_44776894/article/details/106159483
正文开始——————————————————————————
目录
- 一、系统要求
- 二、系统安装好后先安装显卡的驱动
- 2.1查看是否有显卡驱动
- 2.2显卡驱动安装
- 2.3本地路径下安装驱动
- 2.3.1安装之前先卸载已经存在的驱动
- 2.3.2禁用nouveau
- 2.3.3
- 2.3.4开始安装驱动
- 2.3.5验证是否安装成功
- 三、安装Anaconda3
- 3.1 安装包的下载
- 3.2安装
- 3.3配置环境变量
- 四、安装cuda
- 4.1下载cuda
- 4.2安装方法1
- 4.2安装方法2(推荐)
- 4.3配置环境变量
- 4.3验证安装
- 五、安装cuDNN
- 5.1下载
- 5.2安装
- 六、安装pytorch
- 6.1进入官网选择当前机器环境
- 6.2运行command中的命令
- 6.3清华镜像源安装
- 6.4测试安装是否成功
- 七、总结与指正
一、系统要求
Ubuntu20.04
二、系统安装好后先安装显卡的驱动
2.1查看是否有显卡驱动
#在终端输入以下命令进行查看
nvidia-smi
如果无法查看,就说明还未安装显卡驱动
注:查看推荐驱动命令
ubuntu-drivers devices
带有recommended的就是推荐的显卡驱动
2.2显卡驱动安装
在软件和更新中,选择附加驱动,选择上一步查看到的驱动版本点击附加驱动等待安装就可以了,安装完成后重启
2.3本地路径下安装驱动
2.3.1安装之前先卸载已经存在的驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
2.3.2禁用nouveau
通过以下命令打开/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文件最后添加
blacklist nouveau
保存后执行如下命令禁用nouveau
sudo update-initramfs -u
2.3.3
输入以下命令关闭桌面服务后即可开始安装驱动
sudo service lightdm stop
2.3.4开始安装驱动
首先在官网下载自己所需要的驱动https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
之后在下载目录下打开终端
运行刚下载的驱动程序
sudo ./***
#***为你所下载的驱动的名称,要全部复制再运行
之后按照如下步骤安装即可:
2.3.5验证是否安装成功
在终端输入 nvidia-smi
三、安装Anaconda3
3.1 安装包的下载
anaconda官方下载地址:
https://www.anaconda.com/products/individual
清华镜像源下载地址:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
3.2安装
在下载目录下打开终端
bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
一直回车加yes就可以完成安装了,这部分还是特别好操作的
3.3配置环境变量
在终端输入命令
gedit ~/.bashrc
在打开文件最后一行添加:
export PATH="/home/awei/anaconda3/bin:$PATH"
这里的路径选择是你的Anaconda的默认安装路径,默认在home下。
点击保存,关闭bashrc文件,最后一定要在终端输入下面命令才能生效:
source ~/.bashrc
输入以下命令即可打开相应
spyder #打开Spyder
ipython #打开IPython
jupyter notebook #打开Jupyter notebook
anaconda-navigator #打开Anaconda Navigator
四、安装cuda
4.1下载cuda
在官网下载相对应的版本进行下载
#https://link.jianshu.com/?t=https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
4.2安装方法1
终端命令直接安装,无需下载
4.2安装方法2(推荐)
下载目录下运行终端
chmod +x cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
选择Continue
输入accept
cuda安装包是自带显卡驱动的,因为在前面已经安装了驱动,所以按空格去掉安装显卡驱动的选项,然后选择install
4.3配置环境变量
输入gedit ~/.bashrc命令打开文件,在文件结尾输入以下语句
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
更新环境变量配置 source ~/.bashrc
4.3验证安装
输入nvcc -V命令查看cuda信息
五、安装cuDNN
5.1下载
下载链接
下载时需注册账号,按照提示操作即可
https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey
5.2安装
进入下载目录,在终端打开,解压下载的包,并将其拷贝到lib64和include这两个目录
tar -zxf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.3.33.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
六、安装pytorch
6.1进入官网选择当前机器环境
https://pytorch.org/get-started/locally/
6.2运行command中的命令
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
按照提示向下操作即可
6.3清华镜像源安装
pytorch在国内的网络环境下会出现下载速度慢,或者下载失败的情况,可以添加清华镜像源下载
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
配置完成后运行的command命令改为,这里删除了 -c pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2
按照提示输入y等待安装完成,如下图
6.4测试安装是否成功
在终端下依次输入以下命令
python #显示python版本
import torch
import torchvision
torch.cuda.is_available()
未报错则安装成功
七、总结与指正
刚入门不久,很多东西都在慢慢的学习中,因为自己是在安装完成后进行的总结,所以文章中的图片部分来自于网络,但所要表达的意思都完全的表达出来了。敬请各位指正。
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