Ubuntu20.04安装Pytorch：Anaconda3+Pycharm+Pytorch+CUDA
一、安装显卡驱动
1.禁用nouveau
终端输入命令：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件末尾添加：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
终端输入命令：
sudo update-initramfs -u查看否成功禁用了开源驱动：
lsmod | grep nouveau若屏幕没有输出，则禁用成功。
2.安装驱动（推荐1）
nvidia-smi
如果无法查看，就说明还未安装显卡驱动
1、附加驱动安装方法
打开附加驱动，选择推荐的专有驱动，选择应用更改
2、终端安装方法
1、查看推荐驱动命令,带有recommended的就是推荐的显卡驱动。
ubuntu-drivers devices
sudo apt install nvidia-440
安装完成后记得重启电脑！重启电脑！重启电脑！
最后验证是否安装成功，输入 nvidia-smi
附：驱动不合适时。
卸载驱动：
sudo apt-get purge nvidia-*查看还有没有驱动：
nvidia-smi二、安装Anaconda
1.下载Anaconda
官网：https://www.anaconda.com/
清华镜像：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
清华镜像选择Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 或其他linux版本
2.安装Anaconda
先进入下载文件所在目录，再执行如下命令：
bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh接下来按照提示操作：直接回车
继续回车
输入“yes”，回车；
默认安装路径在“/home/username/Anaconda”，直接回车安装在默认路径；或者输入其他安装路径：
Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init? 输入yes，回车：
3.重新启动终端
出现base；
查看anaconda相关的信息：
conda info三、安装CUDA
1、GCC降级
上面的过程中，显卡驱动依赖gcc9，其在build-essential中一起装过。而这一节中的cuda10.2则依赖gcc7，需要在此处进行对gcc进行降级操作。终端输入：
sudo apt-get install gcc-7 g++-7此处系统中存在两个gcc，分别是9和7，此时默认为9，这里需要将默认gcc改为gcc7。终端输入：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1
sudo update-alternatives --display gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1
sudo update-alternatives --display g++ 可以修改并查看不同版本的gcc和g++的优先级。
2、CUDA安装
在官网下载相对应的版本进行下载
#cuda10.2 https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive
#cuda11.6 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
#cuda历史版本选择 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载目录下运行终端（按照自己下载版本号替换后面）
chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
选择Continue
输入accept
cuda安装包是自带显卡驱动的，因为在前面已经安装了驱动，所以按回车去掉安装显卡驱动的选项，然后选择install。
安装完毕后，添加环境变量：
输入gedit ~/.bashrc命令打开文件，在文件结尾输入以下语句
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}输入nvcc -V命令查看cuda信息
四、安装Pytorch
1.创建虚拟环境
conda create -n pytorch pip python=3.72.进入虚拟环境
conda activate pytorch3.安装Pytorch
进入官网，选择所需版本，复制下方给出的代码：
安装时删除“-c pytorch”，否则还是从官方源安装，速度慢
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2如果安装慢或者连接失败
可以从Ubuntu中的软件和更新选项，里面的ubuntu软件选项下的下载自，切换成其他站点，选择右边的选择最佳服务器，等待一段时间会给你自动匹配一个镜像网站，再尝试重新安装pytorch。
4.测试安装是否成功
如果没有报错，则环境配置成功。
python3
import torch
import torchvision出现True，证明pytorch包安装成功，并且成功调用显卡
torch.cuda.is_available()五、安装Pycharm
1.下载Pycharm
进入官网，选择Community版本。
2.安装Pycharm
第一，解压文件：右键-->提取到此处；
第二，将解压后的文件放入安装目录；
第三，终端进入pycharm的bin文件夹；
第四，执行以下命令，开始安装：
sh ./pycharm.sh3.创建Pycharm快捷方式
第一，终端进入pycharm的bin文件夹，命令行打开pycharm
sh pycharm.sh第二，点击Tools-->Create Desktop Entry
第三，将desktop文件复制到桌面
所有程序的快捷方式都在/usr/share/applications/文件夹下，将jetbrains-pycharm-ce.desktop复制到桌面
第四，在桌面右键快捷方式，允许启动
声明：此文章参考几位前辈的博客自己进行安装后整理的步骤，所参考博客链接如下：
#https://blog.csdn.net/weixin_45225975/article/details/109179077
#https://blog.csdn.net/Rui_Python/article/details/121250430
#https://blog.csdn.net/cheetah_buyu/article/details/112391679