Ubuntu22.04安装NVIDIA驱动+CUDA+CUDNN+Anaconda+PyTorch+Pycharm

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前言

换新的工作呆板，需要重新设置环境，记录以下安装过程的坑

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一、安装NVIDIA驱动

1.查看自己电脑型号

   lspci | grep -i nvidia
  

 进入下方网址查询自己的显卡
PCI Devices

2.进入NVIDIA官网下载驱动

 下载 NVIDIA 官方驱动 | NVIDIA

 选择下载之后得到一个后缀名为run的文件

3.准备工作下载依赖

 1）禁用BIOS中的安全启动模式secure boot，这是因为此方法使用第三方源安装显卡驱动，不禁止secure boot会导致安装的驱动不能使用，禁用也不会有多大安全隐患。不禁用背面会导致安装出现error并且fail。具体做法是：

开机进入BIOS，然后选择安全模式，禁止。

2）移除所有以前安装过的nvidia包(假如需要的话)

1. sudo apt-get purge nvidia*

复制代码

3）禁用nouveau；创建文件，方式选择下面方法之一，一般人很少用vim（vim是a大概i开启编辑，esc退出，输入:wq生存退出），风俗用自带的gedit命令直接打开相当于记事本那样编辑：

1. sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf

复制代码

1. sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

复制代码

1. sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

复制代码

插入代码到blacklist.conf文本最下面，如下

1. blacklist nouveau
2. options nouveau modeset=0

复制代码

执行命令禁止nouveau，并重启见效

1. sudo update-initramfs -u
2. sudo reboot

复制代码

重启后，打开终端检查nouveau是否被禁用；
输入下面代码验证，若执行完该句，没有任何输出，则nouveau被乐成禁用。

1. lsmod | grep nouveau

复制代码

4） 在安装驱动之前需要安装gcc和相应的依赖：

1. sudo apt-get install build-essential

复制代码

1. sudo apt-get install cmake

复制代码

 查看gcc和cmake有没有安装乐成：

1. gcc --version
2. cmake --version

复制代码

5) 没有lightdm需要安装一下：

1. sudo apt-get install lightdm

复制代码

6) 附：上述安装假如一直安装不下来，于是换镜像源，更换前最好先备份：

1. sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

复制代码

1. sudo nano /etc/apt/sources.list

复制代码

将原有的源都加#注释，在最后换成自己想要的源，下面的是阿里云

1. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted
2. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted
3. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal universe
4. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates universe
5. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal multiverse
6. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates multiverse
7. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
8. deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted

复制代码

更换源后需要更新

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get upgrade

复制代码

4.统统停当，开始安装

打开NVIDIA-Linux-x86_64-570.86.16.run文件地点目录，右键在终端打开大概cd到NVIDIA-Linux-x86_64-570.86.16.run文件地点的文件夹

 运行如下命令，修改驱动文件的权限并执行安装

1. sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-570.86.16.run

复制代码

1. sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-570.86.16.run

复制代码

会载入一段时间，然后表现，安装过程中会进入一个交互式界面，按键盘的左右箭头选择相应选项，按回车键确认：

回车下一步，选择continue installation

接下来，系统会询问是否需要内核签名。此时，选择 Sign the kernel（签名内核）回车继续

系统将提示你创建新的密钥对，选择 Create new key pair（创建新密钥对）这就会在/usr/share/nvidia/下天生一个nvidia*.der文件和nvidia*.key文件，前一个是私钥，后一个是公钥。

完成签名后，删除密钥：

注意：假如出现以下提示，阐明由于系统的 BIOS 启用了 Secure Boot，这可能会导致内核加载失败。此时，您需要进入 BIOS 设置中禁用 Secure Boot

安装完成后，系统会询问是否需要安装 nvidia-x-config，该工具会提供一个图形界面的显卡管理工具。发起选择 Yes 举行安装。

安装完成后，重启系统：

1. sudo reboot

复制代码

 重启后，使用以下命令检查显卡状态，出现下图表示安装乐成：

1. nvidia-smi

复制代码

5.倒霉用安装包安装，特别慢

按照顺序执行下面代码

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

复制代码

1. sudo apt update

复制代码

指定版本安装用下面这个

1. sudo apt install nvidia-driver-570

复制代码

自动读取设置安装用这个

1. sudo ubuntu-drivers autoinstall

复制代码

二、Cuda安装

1.选择适合自己的版本号，下面官网中挑选

CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA 开发者

2.终端使用如上图所示指令举行下载：

1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_installers/cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run
3. sudo sh cuda_12.4.1_550.54.15_linux.run

复制代码

安装时，仍会提示目的CUDA toolkit对应版本的显卡驱动未被发现，推荐我们安装其版本的显卡驱动，这时我们键入continue，再键入accept同意用户协议，然后将光标移动到driver处，键入回车，以取消对驱动的安装：其他的保持不动，选择“Install”，稍等几分钟就装好了

 

出现此画面，表示安装乐成

3.设置环境变量

1. sudo gedit ~/.bashrc

复制代码

在尾部加入以下内容（路径不肯定和我一样，看版本号）

1. export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}}
2. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

复制代码

更新环境变量

1. source ~/.bashrc

复制代码

4.查看CUDA版本信息

1. nvcc -V

复制代码

5.测试CUDA（非必要） 

打开下载位置，随便运行一个

 比方bandwidthTest，看到下图阐明安装乐成

三、cuDNN安装

1.选择适合自己的的cuda版本和系统举行下载

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

完成后，出现cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb

2.用终端打开，执行命令等待完成

1. sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.7.29_1.0-1_amd64.deb

复制代码

四、安装Anaconda

1.下载完成之后，进入相应目录

2.运行如下指令，举行安装

1. bash ./Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

复制代码

 sh Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
1、安装过程中根据提示输入enter； 
2、最后一部问是否添加环境变量，最好选择yes；
3、验证安装（重开终端窗口）（假如不可可能是环境变量没加进去）（或source环境）

1. conda -V

复制代码

3.常用命令

查看当前所有的env

1. conda env list

复制代码

创建新的env
比方这个语句就是创建一个名字叫nv的，python版本为3.9的一个虚拟环境

1. conda create -n nv python=3.9

复制代码

激活环境命令

1. conda activate pt

复制代码

退出环境命令

1. conda deactivate

复制代码

五、安装Pytorch

1.下载位置

Previous PyTorch Versions | PyTorch

2.安装命令

1. conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

复制代码

假如进入自己的conda虚拟环境，激活后，运行上方指令。
六、PyCharm安装及使用torch

1.下载位置

PyCharm: the Python IDE for data science and web development
下载解压之后，进入解压目录，进入bin目录，./pycharm.sh可以运行，可以在内里设置快捷方式；
在工具栏Tools，有Create Desktop Entry..，可以创建快捷方式。
2.新建工程

选择

选择环境使用conda，然后Interpreter选择自己刚才创建的虚拟环境 
3.代码测试torch

1. import torch
3. print(torch.cuda.is_available())
4. a = torch.zeros(5, 3)
5. print(a)

复制代码

七、参考链接

Ubuntu20.04安装CUDA+CUDNN+Conda+PyTorch_ubuntu20.04安装cuda10.2-CSDN博客
Ubuntu18.04安装Nvidia驱动【全网不坑，超全步骤】（亲测～）_ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动-CSDN博客 Ubuntu22.04安装CUDA+CUDNN+Conda+PyTorch_ubuntu22安装cuda conda-CSDN博客
Ubuntu20.04安装CUDA+CUDNN+Conda+PyTorch_ubuntu20.04安装cuda10.2-CSDN博客
【深度学习环境设置】ubuntu 20.04+4060 Ti+CUDA 11.8+pytorch（装机、显卡驱动、CUDA、cudnn、pytorch）_4060ti cuda cudnn-CSDN博客 Ububtu20.04 CUDA安装与环境设置、CUDNN安装_ubuntu20.04查看cunda-CSDN博客
Ubuntu24版 最新安装Nvidia显卡驱动方式_ubuntu安装nvidia显卡驱动-CSDN博客

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总结

新装备安装深度学习环境。

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