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标题: Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全） [打印本页]

作者: 大号在练葵花宝典 时间: 2024-6-15 00:16
标题: Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）
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一、NVIDIA显卡驱动安装
二、安装CUDA
三、安装cuDNN
四、安装Anaconda
五、Anaconda的简单使用
5.1 管理环境
5.2 管理包(package)
5.3 conda install 与 pip install
5.4 conda configuration

默认你已经完成Ubuntu20.04的安装，如果没安装的话可以参考其他博客，我的显卡是GTX1660Ti
一、NVIDIA显卡驱动安装

大多数人在安装Ubutnu20.04体系的时候为了节约时间，通常不会勾选“图形或无线硬件，以及其他媒体格式安装第三方软件”，体系会默认使用Ubuntu社区自己开发的开源显卡驱动“nouveau”，而不是NVIDIA的显卡驱动，这里我重要讲如果没有勾选那个选项，后续该如何操纵。

实际上，Ubuntu为我们提供了可以下载NVIDIA显卡驱动的地方，打开“软件与更新”，点击“附加驱动”，此时会看到如今使用的显卡驱动是“使用X.Org X server - Nouveau display driver 来自 xserver-xorg-video-nouveau（开源）”，我们从中选择一个NVIDIA的专有驱动就好，比如我选择的是“nvidia-driver-470（专有）”，此中的470表示驱动版本，发起不要选太高，如图：

       点击“应用更改(A)”即可，少等半晌，此时会体系会主动安装NVIDIA的显卡驱动更换掉原来的nouvean显卡驱动。
       安装完成以后有时须要重启一下电脑才能使用nvidia-smi下令找到驱动信息。
二、安装CUDA

2006年，NVIDIA公司发布了CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是一种新的操纵GPU计算的硬件和软件架构，是创建在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用步伐，使用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比力复杂的计算难题。它将GPU视作一个数据并行计算设备，而且无需把这些计算映射到图形API。操纵体系的多任务机制可以同时管理CUDA访问GPU和图形步伐的运行库，其计算特性支持使用CUDA直观地编写GPU核心步伐。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。
       CUDA版本要根据自己安装的显卡驱动来进行选择，打开一个终端，输入“nvidia-smi”可以检察显卡的信息，如图：

此中Driver Version: 470.223.02表示显卡驱动版本，CUDA Version: 11.4表示支持的CUDA版本最高为11.4（高版本的CUDA能向下兼容），172MiB / 5944MiB分子表示如今使用的显存，分母表示显卡总显存，大概为6G。
在CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载CUDA安装包，我选择的是CUDA Toolkit 11.4.0，如图：

操纵体系选择Linux，架构选择x86_64，平台选择Ubuntu，我电脑装的是Ubuntu20.04，因此版本我选择20.04，安装方式选择runfile(local)，然后下面会根据前面的选择生成安装下令，如图：

终端实行第一条下令下载“cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run”文件，如图：

终端实行第二条下令回车安装CUDA显卡驱动，稍等半晌进入以下界面：

选择“continue”后回车，进入下面界面：

输入“accept”后回车，进入下面界面：

因为我们之前已经安装了显卡驱动，因此须要点击空格键去掉安装显卡驱动的选项，然后选择install并回车。

前面密码我们已经输过，因此不用下意识输入密码，须要在这个界面等一会儿：

然后终端打印日记，完成CUDA安装：

此时可在终端输入下令nvcc -V检察cuda信息，可以看到：

这并不是因为体系没有安装CUDA，而是环境中没有罢了。千万不要实行sudo apt install nvidia-cuda-toolkit，否则可能会重新安装一个版本。而是须要配置CUDA的环境变量，输入gedit ~/.bashrc下令打开文件，在文件末端输入以下语句，生存并source ~/.bashrc更新环境变量。

export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

复制代码

再次输入nvcc -V检察即可显示CUDA的版本：

至此，CUDA安装完成。
然后可以测试一下CUDA。体系安装CUDA包括两个部分：NVIDIA CUDA GPU计算工具包和NVIDIA CUD示例包两个部分。
如下图所示，Ubuntu20.04体系会默认地将CUDA的NVIDIA GPU计算工具包安装到/usr/local/文件夹下面，可以看到该文件夹下多了两个文件夹cuda和cuda-11.4。

对CUDA安装是否成功，须要进入NVIDIA CUDA示例包，其位于/home/fish/NVIDIA_CUDA-11.4_Samples内，在该文件夹下打开终端，并输入make。然后进入1_Utilities/deviceQuery文件夹，并在终端实行./deviceQuery 下令，如下result=PASS则表示安装成功。

三、安装cuDNN

cuDNN是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。
须要根据自己的CUDA版本安装对应的cuDNN，因此须要先安装CUDA才能安装cuDNN，点击Log in | NVIDIA Developer登录后可直接进入官网，我的CUDA版本为11.4，以是我选择了CUDA版本为11.4版本对应的cuDNN，如图下载Local Installer for Linux x86_64 (Tar)：

对下载的cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive.tar.xz进行解压操纵（右键“提取到此处”即可），然后进入文件夹：

cd cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda11-archive/

复制代码

实行下面两个下令，复制文件：

sudo cp -d -r ./lib/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
sudo cp -r ./include/* /usr/local/cuda-11.4/include/

复制代码

赋予权限：

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*

复制代码

检察信息：

cat /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

复制代码

四、安装Anaconda

在Free Download | Anaconda下载最新版Anaconda的.sh启动文件，本文我用的是Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh，在Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh所在目录实行以下下令：

bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

复制代码

全程选择enter或者yes即可，下图证实安装完成：

此时新建一个终端，会直接进入base环境：

五、Anaconda的简单使用

5.1 管理环境

（1）创建假造环境

conda create -n env_name python=3.8

复制代码

这表示创建python版本为3.8、名字为env_name的假造环境。
创建后，env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。在不指定python版本时，主动创建基于最新python版本的假造环境。
（2）检察有哪些假造环境

conda env list

复制代码

所显示的列表中，前面带星号“*“的表示当前活动环境，如图：

（3）激活假造环境

conda activate env_name

复制代码

（4）退出假造环境

conda deactivate

复制代码

（5）删除假造环境
实行以下下令可以将该指定假造环境及此中所安装的包都删除：

conda remove --name env_name --all

复制代码

如果只删除假造环境中的某个或者某些包则是：

conda remove --name env_name package_name

复制代码

（6）导出假造环境
许多的软件依靠特定的环境，我们可以导出环境，这样方便自己在须要时规复环境，也可以提供给别人用于创建完全相同的环境。

#获得环境中的所有配置
conda env export --name myenv > myenv.yml
#重新还原环境
conda env create -f myenv.yml

复制代码

5.2 管理包(package)

（1）查询看当前环境中安装了哪些包

conda list

复制代码

（2）包的安装和更新
在当前（假造）环境中安装一个包：

conda install package_name

复制代码

也可以用以下下令安装某个特定版本的包(以下例为安装0.20.3版本的numpy)：

conda install numpy=0.20.3

复制代码

可以用以下下令将某个包更新到它的最新版本：

conda update numpy

复制代码

（3）包的卸载

conda uninstall package_name

复制代码

这样会将依靠于这个包的所有其它包也同时卸载。
5.3 conda install 与 pip install

感谢博主笨牛慢耕的分享，这一部分参考他的博客：
【精选】Anaconda conda常用下令：从入门到精通_conda下令_笨牛慢耕的博客-CSDN博客文章欣赏阅读6.4w次，点赞149次，收藏719次。简要介绍Anaconda conda的常用下令的使用，掌握了这些根本下令应该足以应付一样平常的‘生活自理’吧_conda下令

https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/119996001#:~:text=Anaconda%20conda%E5%B8%B8%E7%94%A8%E5%91%BD%E4%BB%A4%EF%BC%9A%E4%BB%8E%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E7%B2%BE%E9%80%9A%201%201.%20%E5%89%8D%E8%A8%80%20Conda%E6%98%AFAnaconda%E4%B8%AD%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%BC%BA%E5%A4%A7%E7%9A%84%E5%8C%85%E5%92%8C%E7%8E%AF%E5%A2%83%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%B7%A5%E5%85%B7%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%9C%A8Windows%E7%9A%84Anaconda%20Prompt%E5%91%BD%E4%BB%A4%E8%A1%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%9C%A8macOS%E6%88%96%E8%80%85Linux%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E7%9A%84%E7%BB%88%E7%AB%AF%E7%AA%97%E5%8F%A3%20%28terminal,%E7%9A%84%E7%AE%A1%E7%90%86%204.1%20%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%8C%85%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%83%85%E5%86%B5%20...%205%205.%20Python%E7%89%88%E6%9C%AC%E7%9A%84%E7%AE%A1%E7%90%86%20%E9%99%A4%E4%BA%86%E4%B8%8A%E9%9D%A2%E5%9C%A8%E5%88%9B%E5%BB%BA%E8%99%9A%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%97%B6%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%8C%87%E5%AE%9Apython%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%A4%96%EF%BC%8CAnaconda%E5%9F%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83%E7%9A%84python%E7%89%88%E6%9C%AC%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%A0%B9%E6%8D%AE%E9%9C%80%E8%A6%81%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E6%9B%B4%E6%94%B9%E3%80%82（1）两者区别
       conda可以管理非python包，pip只能管理python包。
       conda自己可以用来创建环境，pip不能，须要依靠virtualenv之类的。
       conda安装的包是编译好的二进制文件，安装包文件过程中会主动安装依靠包；pip安装的包是wheel或源码，装过程中不会去支持python语言之外的依靠项。
       conda安装的包会统一下载到一个目录文件中，当环境B须要下载的包，之前其他环境安装过，就只须要把之间下载的文件复制到环境B中，下载一次多次安装。pip是直接下载到对应环境中。
       conda只能在conda管理的环境中使用，例如比如conda所创建的虚环境中使用。pip可以在任何环境中使用，在conda创建的环境中使用pip下令，须要先安装pip（conda install pip ），然后可以环境A 中使用pip 。conda 安装的包，pip可以卸载，但不能卸载依靠包，pip安装的包，只能用pip卸载。
（2）能否混用
       起首，不发起混用。混用容易导致库的依靠关系出现杂乱，然后忽然哪天环境可能就崩了，安装不了新的包，无法进行conda update之类的。
       其次，由于conda的库确实不如pip的库丰富{许多包只在 pip 有：PYPI有15万可用包，而Anaconda repository中（使用conda下令安装）提供了1,500多个软件包，Anaconda cloud上（使用conda-forge或bioconda下令安装）的几千种其他软件包。以是有时候可能迫不得已要使用pip安装。牢记，只有在conda install搞不定时才使用pip intall。而且，末了使用假造环境进行环境隔离。
（3）安装在哪里
       conda install xxx：这种方式安装的库都会放在anaconda3/pkgs目录下，这样的好处就是，当在某个环境下已经下载好了某个库，再在另一个环境中还须要这个库时，就可以直接从pkgs目录下将该库复制至新环境而不用重复下载。
       pip install xxx：分两种情况，一种情况就是当前conda环境的python是conda安装的，和体系的不一样，那么xxx会被安装到anaconda3/envs/current_env/lib/python3.x/site-packages文件夹中，如果当前conda环境用的是体系的python，那么xxx会通常会被安装到~/.local/lib/python3.x/site-packages文件夹中。
（4）如何判断conda中的某个包是通过conda还是pip安装的(windows)
       实行conda list，用pip安装的包显示的build项目为pypi。如下图所示：

5.4 conda configuration

conda的配置文件为".condarc"，该文件在安装时不是缺省存在的。但是当你第一次运行conda config下令时它就被主动创建了。".condarc"配置文件遵照简单的YAML语法。
（1）condarc文件在哪里
实行conda info，会有信息显示如下所示：

（2）Channel管理
追加conda-forge channel：

conda config --add channels conda-forge

复制代码

移除conda-forge channel：

conda config --remove channels conda-forge

复制代码

查询当前配置中包含哪些channels：

conda config --get channels

复制代码

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