解决非root服务器上安装cuda和cudnn，深度学习环境的设置 ...

题目：

conda环境中安装不了cuda11.8以上的版本，然而自动下载的torch2.3.1必要cuda的版本为12.1。
再：conda中安装的cuda版本是精简版，找不到一些nvcc之类的东西。
再：服务器没有root权限，不能把整个服务器的GPU装cuda


解决方案：

1.cuda

参考：ubuntu20.04安装12.2版本的cuda_to install for cuda 12, perform the above configur-CSDN博客
去官网上下载指定版本，转移到非root权限的服务器上，安装。
1.1去官网，点击必要的版本，以12.1为例

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
1.2选runfile版本

用deb方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，默认安装；
用run方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，可以选择不安装；

·安装命令：
sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run
·输入：accept
cuda安装包是自带显卡驱动的，以是这一步按空格去掉安装显卡驱动的选项，然后选择install
对我来说，仅空格选CUDA Toolkit一项即可

-options 改安装的目次，否则会因为没有权限而失败
│ Options │
│ Driver Options │
│ Toolkit Options │
│ Library install path (Blank for system default) 改为相同的自定义路径：/yangbingkun/cuda12.1 │
Done

-Toolkit Options
│ CUDA Toolkit │
│ Change Toolkit Install Path 改为相同的自定义路径：/yangbingkun/cuda12.1
│ [ ] Create symbolic link from /usr/local/cuda 非root用户不必要在/usr/local/cuda目次下创建符号链接
│ - [ ] Create desktop menu shortcuts 不创建桌面快捷方式
│ [ ] Yes │
│ [ ] No │
│ [ ] Install manpage documents to /usr/share/man 取消此选项，因为您不是root用户 │
Done

2.cudnn

2.1去官网，找对应cuda的版本

cuDNN Archive | NVIDIA Developer
下载：arch : x86_64对应 Local Installer for Linux SBSA (Tar) 版本
2.2解压

tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz
2.3复制到cudatoolkit目次

cp -p /data/yangbingkun/packages/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/lib/libcudnn* /data/yangbingkun/cuda-12.1/lib
cp /data/yangbingkun/packages/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/include/* /data/yangbingkun/cuda-12.1/include
（现实在这里：/data/yangbingkun/cuda-12.1/targets/x86_64-linux/include/）
2.3检察cudnn的信息

cat /data/yangbingkun/cuda-12.1/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
2.5设置路径

export PATH="/data/yangbingkun/cuda-12.1/binPATH" export CUDA_HOME="/data/yangbingkun/cuda-12.1" export LD_LIBRARY_PATH="/data/yangbingkun/cuda-12.1/lib64LD_LIBRARY_PATH"

3.anaconda

安装最新的Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
换源：
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
4.pytorch

把setup.py中的需求包拷贝出来，用conda安装
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 torchmetrics kornia omegaconf pytorch-lightning tqdm scikit-learn numpy matplotlib timm==0.4.12 -c pytorch -c conda-forge -c nvidia
(pytorch-cuda=12.1安装指定的cuda版本和pytorch）

ps：一些其他的源

channels:

• defaults show_channel_urls: true default_channels:
  
• SUSTech Open Source Mirrors
  
• SUSTech Open Source Mirrors
  
• SUSTech Open Source Mirrors
  
• SUSTech Open Source Mirrors
  
• SUSTech Open Source Mirrors custom_channels: conda-forge: SUSTech Open Source Mirrors msys2: SUSTech Open Source Mirrors bioconda: SUSTech Open Source Mirrors menpo: SUSTech Open Source Mirrors pytorch: SUSTech Open Source Mirrors simpleitk: SUSTech Open Source Mirrors nvidia: SUSTech Open Source Mirrors envs_dirs:
  

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