admin管理员组文章数量:1130349
一、Nvidia显卡驱动安装
参考文章：【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn_ubuntu20安装nvidia显卡驱动-CSDN博客
本人选择使用命令行方式安装。
1.1 安装
更新所有的软件包
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 加入官方ppa源
sudo apt update # 检查软件包更新列表
apt list --upgradable # 查看可更新的软件包列表
sudo apt upgrade # 更新所有可更新的软件包
安装显卡驱动
ubuntu-drivers devices # ubuntu检测n卡的可选驱动
sudo apt install nvidia-driver-510 # 根据自己的n卡可选驱动下载显卡驱动
备注：选择“recommended"那一项。
1.2 检查是否安装成功
安装完显卡驱动后，需要先重启电脑
sudo reboot # 重启电脑
在终端中运行命令：
glxinfo | grep rendering
如果结果为“Yes",说明安装成功。
二、miniconda安装
参考文章：Ubuntu 20.04安装、配置Miniconda_ubuntu 安装minianaconda镜像-CSDN博客
2.1 在清华源镜像网站上下载合适的miniconda版本
网站：Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
本人选了最新的版本（Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh）
2.2 安装
chmod u+x Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh #添加权限
./Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh #运行sh文件
三、安装CUDA
3.1 检查Nvidia驱动和适配CUDA的版本
nvidia-smi3.2 登陆CUDA官网，选择对应选项，获取安装命令
3.3 安装
（1）执行这两行代码：
wget https://developer.download.nvidia/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run（2）执行第2句时，可能会遇到以下情况：
该情况是因为系统中已经安装了Nvidia驱动，这里直接选择“Contibue"。
（3）在下一步中，取消勾选“Driver"，避免与原有的Nvidia驱动发生冲突。
（4）结果
出现这一段文字，说明已经安装成功。
（5）保存地址，配置环境变量的时候需要用到
Driver: Not Selected
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-12.6/
Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-12.6/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-12.6/lib64, or, add /usr/local/cuda-12.6/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root3.4 配置环境变量
（1）打开.bashrc文件
vim ~/.bashrc（2）在.bashrc文件末尾加上这两句
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATHvim编辑文件小tips：
- 进入“INSERT”模式：按键盘上的“a”键
- 退出编辑模式：按“esc"键
- 保存并退出：“:wq”
（3）激活配置文件，使其生效
source ~/.bashrc3.5 测试是否安装成功
nvcc -V四、安装Pycharm
4.1 在官网下载安装包
（1）网址：下载 PyCharm：JetBrains 出品的用于数据科学和 Web 开发的 Python IDE
（2）更多版本
4.2 安装
参考文章：如何在 Ubuntu 系统中安装PyCharm集成开发环境？_ubuntu pycharm-CSDN博客
五、安装Pytorch
5.1 换国内源
参考文章：Ubuntu+VScode+Ananconda+pytorch配置（保姆级教程）_ubuntu vscode anaconda-CSDN博客
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
一、Nvidia显卡驱动安装
参考文章：【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn_ubuntu20安装nvidia显卡驱动-CSDN博客
本人选择使用命令行方式安装。
1.1 安装
更新所有的软件包
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 加入官方ppa源
sudo apt update # 检查软件包更新列表
apt list --upgradable # 查看可更新的软件包列表
sudo apt upgrade # 更新所有可更新的软件包
安装显卡驱动
ubuntu-drivers devices # ubuntu检测n卡的可选驱动
sudo apt install nvidia-driver-510 # 根据自己的n卡可选驱动下载显卡驱动
备注：选择“recommended"那一项。
1.2 检查是否安装成功
安装完显卡驱动后，需要先重启电脑
sudo reboot # 重启电脑
在终端中运行命令：
glxinfo | grep rendering
如果结果为“Yes",说明安装成功。
二、miniconda安装
参考文章：Ubuntu 20.04安装、配置Miniconda_ubuntu 安装minianaconda镜像-CSDN博客
2.1 在清华源镜像网站上下载合适的miniconda版本
网站：Index of /anaconda/miniconda/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
本人选了最新的版本（Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh）
2.2 安装
chmod u+x Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh #添加权限
./Miniconda3-py39_24.9.2-0-Linux-x86_64.sh #运行sh文件
三、安装CUDA
3.1 检查Nvidia驱动和适配CUDA的版本
nvidia-smi3.2 登陆CUDA官网，选择对应选项，获取安装命令
3.3 安装
（1）执行这两行代码：
wget https://developer.download.nvidia/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run（2）执行第2句时，可能会遇到以下情况：
该情况是因为系统中已经安装了Nvidia驱动，这里直接选择“Contibue"。
（3）在下一步中，取消勾选“Driver"，避免与原有的Nvidia驱动发生冲突。
（4）结果
出现这一段文字，说明已经安装成功。
（5）保存地址，配置环境变量的时候需要用到
Driver: Not Selected
Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-12.6/
Please make sure that
- PATH includes /usr/local/cuda-12.6/bin
- LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-12.6/lib64, or, add /usr/local/cuda-12.6/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root3.4 配置环境变量
（1）打开.bashrc文件
vim ~/.bashrc（2）在.bashrc文件末尾加上这两句
export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64:$LD_LIBRARY_PATHvim编辑文件小tips：
- 进入“INSERT”模式：按键盘上的“a”键
- 退出编辑模式：按“esc"键
- 保存并退出：“:wq”
（3）激活配置文件，使其生效
source ~/.bashrc3.5 测试是否安装成功
nvcc -V四、安装Pycharm
4.1 在官网下载安装包
（1）网址：下载 PyCharm：JetBrains 出品的用于数据科学和 Web 开发的 Python IDE
（2）更多版本
4.2 安装
参考文章：如何在 Ubuntu 系统中安装PyCharm集成开发环境？_ubuntu pycharm-CSDN博客
五、安装Pytorch
5.1 换国内源
参考文章：Ubuntu+VScode+Ananconda+pytorch配置（保姆级教程）_ubuntu vscode anaconda-CSDN博客
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
版权声明：本文标题：Ubuntu系统深度学习环境配置全流程 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://it.en369.cn/jiaocheng/1763836169a2967862.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论