Linux 配置Python开发环境、安装CUDA、cuDNN

操作系统

把系统镜像解压到一个空优盘里，插上后开机狂按F2进BIOS：

1. 改引导，用优盘启动；
2. Advanced\SATA Configuration禁用Intel RST（有固态盘）；
3. Boot\FastBoot改成Disabled；
4. Security\Secure Boot\Secure Boot Control改成Disabled；
5. 按照安装程序说明很快安装就完成了，安装过程保持网络通畅，准备2G流量。

uname -a来查看系统版本，我是Ubuntu 64位。

中文系统路径

这时可能发现系统目录是中文的，我们给它改回去（控制台）：

export LANG=en_US
xdg-user-dirs-gtk-update
export LANG=zh_CN

开通root用户

sudo passwd root

输入一次当前用户密码和两次root用户密码。

NVIDIA驱动

安完系统之后可以发现没有显卡驱动（用的是自带的nouveau），我的显卡是GeForce GTX 1050 Ti。

使用推荐设置Driver Version: 465.27，点“应用更改”。

CUDA

1. （可选）nouveau不好用把它禁掉吧，在 /etc/modprobe.d/blacklist.conf中追加：

   blacklist nouveau
   options nouveau modeset=0
   

2. .run文件点此下载，大小3.1G。先清理多余驱动，然后运行.run文件：

   sudo sh /Downloads/cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run
   

3. accept接受协议，如果在此之前遇见别的问题点继续就好了：

   

4. 驱动已经安过了不需要再安，钩掉第一项选择Install：
   

5. 然后变成下面这样。
   

6. 在/etc/profile文件追加：

   export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin:$PATH  
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
   

7. 重新启动之后输入nvcc -V查看CUDA版本，验证安装是否成功。
   

8. cuDNN的下载可能需要NVIDA帐号登录，下载到一个deb包，双击安装即可。

Python

得安个包，注意，pip默认是没安的，还得手动安装一下：

sudo apt install python3-pip
pip3 install virtualenv
pip3 install virtualenvwrapper

Anaconda

安装的时候需要输入安装路径，如果不想把它安装在用户文件夹里就多输入两个../。嫌大可以下载Miniconda安上。

安装之后在安装目录下的bin目录可以找到一个叫anaconda-navigator的文件，它就是图形界面的启动程序，给它添加一个快捷方式：

[Desktop Entry]
Type=Application
Version=1.0
Name=Anaconda
Icon=python
Exec=/opt/Anaconda/anaconda3/bin/anaconda-navigator
Terminal=false
Categories=Development;

下面是Anaconda的环境变量：

export PATH=$PATH:/opt/Anaconda/anaconda3/bin

要是激活虚拟环境出现bash: activate: 没有那个文件或目录，基本是环境变量没配或没生效。

我下的CUDA 11.2可以使用Tensorflow 2.5版本：

pip install tensorflow-gpu==2.5

Tensorflow通过代码print(tensorflow.config.list_physical_devices())来查看GPU，如下图所示，可以看到Tensorflow已经检测出了GPU。