(保姆级图文详解)ubuntu下深度学习cuda+cudnn+anaconda3环境设置(看这一 ...

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主题 671|帖子 671|积分 2013

目次

一.安装显卡驱动
1.检察是否安装乐成:
二.安装cuda
1.验证
三.安装cudnn
1.检察cudnn版本
四.安装anaconda3
下面先容一些常用的conda下令
创建环境
激活与退出环境
检察环境列表
删除环境
 获取当前环境拥有的包

不废话,直接开始,我的系统是18.04的,显卡4060
一.安装显卡驱动

打开软件与更新,在附加与驱动里选择一个安装,点击应用更改

打开终端,输入:
  1. nvidia-smi
复制代码
1.检察是否安装乐成:


出现这个便是安装乐成
二.安装cuda

cuda版本的选择原则就是别凌驾你安装驱动支持的最高版本,在我这里就是12.1
cuda各版本下载地址

我选择下载12.1,那么以12.1为例

按照版本选下来,末了选择runfile,然后打开终端,复制下面第一句指令,回车开始下载

 下载完可以看到home里有一个可实验文件

打开终端,实验第二句,要等候一会,

选择continue,确定,

在最下面输入accept

把第一个选项肯定回车,末了install

出现这个就是安装完了,然后修改环境变量
  1. sudo gedit .bashrc
复制代码
在出现的文本的最下方添加这三行,对应本身的版本哈
  1. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
  2. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1/bin
  3. export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME
复制代码
然后source一下使环境变量见效
  1. source ~/.bashrc
复制代码
1.验证

末了在终端输入验证一下
  1. nvcc -V
复制代码

出现这个就是安装乐成啦
三.安装cudnn

cudnn下载网址

已经与cuda版本对应好了,这里我选择8.9.0版本for cuda 12.x的

下载cudnn需要用到英伟达账号,这里选择下载第二个linux x86 tar版本的,等候即可。
下好后我们把包放在桌面,然后解压

  cudnn是一个基于cuda的库,不用安装,下载后的压缩包解压后是一些头文件,lib和dll文件。只需把头文件复制进/usr/local/cuda/include/,共享库复制进/usr/local/cuda/lib64/
在调用的时候可以找到就行
在这里因为笔者之前找不到cudnn_version.h,所以程序有报错,这次直接sudo cp 全部
打开cudnn解压好的文件夹,cd进include,然后

对lib也作同一处理

再去usr里找一下

发现有了,然后给它们增长权限
  1. sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
  2. sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
复制代码
1.检察cudnn版本

新开终端输入
  1. cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
复制代码
 

可以看到安装乐成了
四.安装anaconda3

在清华镜像站下载想要的anaconda3版本
清华anaconda3镜像下载

这里以2023-07-02版本举例,还是要下载linux x86版本的

在它所在位置打开终端
  1. sh Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
复制代码

一直按回车,直到这里,输入yes

这里回车即可,默认路径

询问是否要初始化并添加到环境变量,选择yes

然后如许就是安装乐成

新开一个终端

发现有了base环境,结束啦
下面先容一些常用的conda下令

创建环境

  1. conda create -n 环境名 python=x.x
复制代码
激活与退出环境

  1. conda activate 环境名
  2. conda deactivate
复制代码
检察环境列表

  1. conda env list
复制代码
删除环境

  1. conda remove -n 环境名 --all
复制代码
 获取当前环境拥有的包

  1. conda list
复制代码
具体摆设某个模型之后再写了

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