Ubuntu18.04 +Pycharm+Anaconda+NVIDIA显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch安装整理

最近准备学Linux，首先得准备好Ubuntu18.04，教程很多。
直接进入正题吧

[1] 安装Pycharm—>Pycharm安装 激活的话，tb解决省事

[2] 安装完会发现桌面上没有快捷方式，估计你们也应该没有，可以看这个博客—>Pycharm桌面快捷方式

[3] 安装Anaconda Python3.6版本，我使用的是清华源按照这个博客里写的下载，版本不用太高，接着看这个博客安装教程

[4] 在Pycharm中添加刚刚安装好的Anaconda,配置Python环境，看这个博客，比windows上难找到Python的那个文件，对照这个博客图片中的路径位置，仔细找

[5] 接下来是重头戏！！！NVIDIA驱动安装 简直就是磨人的小妖精，直接用这个老哥的第一种方式去软件与更新里安装就行了，别搞各种命令行方式，花了一天半没搞好，我太菜TT，差点就用老哥的说的最后且最难的一种方式。我的显卡2060，所以能装推荐中最新的驱动就装最新的，给我推荐的驱动是455，然后CUDA推荐的是11.1，但我装的是10.1的，只要11.1以下的都可以装。

[6] CUDA就简单一些了，但是也有坑，先按照这个博客的方法做，到环境变量的时候添加那三行命令之后，他没说怎么保存啊，这就很尴尬，不保存就报错，打开的时候出现这个问题，大致讲的是（swp” 已存在！ 以只读方式打开([O]), 直接编辑((E))…） 直接键盘按D重新进编辑界面，键盘按Insert键可以编辑，保存方法看这个博客
还有就是环境变量不对的话，输入查看CUDA是否安装成功的代码：

nvcc -V

会报错，所以环境变量要解决。

[7] cuDNN安装也看这个博客
这个时候就可以查看自己安装的cuDNN是否成功，输入：

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

如果没反应的话看这个博客，主要是打开的文件位置不对。

[8] Pytorch 找到自己的CUDA版本，没有的话修改命令行，改为自己对应的CUDA版本，官网比较慢，conda和pip都试一试，如果报错就说明网不好，可以考虑清华源，同志们自己找博客吧，也挺多的。
最后去Pycharm测试一下CUDA和Pytorch是否可用。

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