Ubuntu 20.04 配置code Anaconda3 cuda11.4 cuDNN

1.cods

自带的软件上搜vscode，下载。可以登录，同步一些coda的插件，不用自己去找了。

2.Anaconda3

官方下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual 

解压

bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

按q，同意许可；在yes；在回车，默认安装在主目录下。

在终端输入下面命令查看python版本：

python3

 

可以看到，这个版本的默认python是3.9的，可验证是否成功

环境变量

在主目录下，显示隐藏文件，找到.bashrc  ，打开，添加如下语句，其中yourname替换成你自己的

export PATH="/home/youname/anaconda3/bin:$PATH" 

在终端source一下，使变量生效。

source ~/.bashrc

常用命令

#创建虚拟环境
conda create -n your_env_name python=X.X（3.6、3.7等）
 
#激活虚拟环境
source activate your_env_name(虚拟环境名称)
 
#退出虚拟环境
source deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
 
#删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
 
#查看安装了哪些包
conda list
 
#安装包
conda install package_name(包名)
conda install scrapy==1.3 # 安装指定版本的包
conda install -n 环境名 包名 # 在conda指定的某个环境中安装包
 
#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list 
#或 
conda info -e
#或
conda info --envs
 
#检查更新当前conda
conda update conda
 
#更新anaconda
conda update anaconda
 
#更新所有库
conda update --all
 
#更新python
conda update python


anaconda-navigator  启动可视化
 
jupyter notebook  启动网页编辑

3.cuda11.4

输入nvidia-smi命令查看支持的cuda版本

 右上角是我的显卡驱动支持的最高版本是11.4，我装的就是这个从CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载

 按照install的提示就安好了

配置环境变量

 在.bashrc 里输入以下内容

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda  #cuda的软连接库,可以设置多版本共存指向

 在安装目录下，输入以下

sudo update-alternatives --config cuda 

看到其指向cuda11.4

终端输入 nvcc --version

 测试

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery

Result = PASS则安装成功

4. cuDNN

cuDNN Archive | NVIDIA Developer下载cudnn，注意下载对应版本，我下在下载里。

 解压后的cuda文件进行如下

 

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*