Ubuntu20.04配置pytorch深度学习环境

环境

系统 Ubuntu 20.04.4.LTS
显卡 3060

显卡驱动

安装系统后 打开附加驱动


安装后重启，此时显卡驱动安装完成
打开终端测试一下 nvidia-smi

更换国内源

参考网址

https://cloud.tencent.com/developer/article/1726035

cuda安装

参考https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040/
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载对应版本的CUDA

通过cd命令进入下载好的CUDA放在的文件夹，运行。由于最开始我们安装好了显卡驱动了，所以在安装CUDA的时候提示我们安装驱动，那里我们要选择否

修改环境变量

sudo gedit .bashrc   //  打开bashrc文件 
在文件的最后加入：
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
//      这里的cuda-11.4是版本号 
source .bashrc       //  更新环境变量

检验是否安装好CUDA

nvcc -V

cudnn安装

打开网址 并注册登录
https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn 找到对应版本下载



下载好后解压文件文件夹名为cuda 并进入打卡终端输入

#复制cudnn头文件
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
#复制cudnn的库
sudo cp cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
#添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*

anaconda安装

https://blog.csdn.net/LZW15082682930/article/details/116062237

pytorch安装

https://pytorch.org/get-started/locally/ 官网下载pytorch文件

1.创建虚拟环境

conda create -n pytorch pip python=3.7
2.进入虚拟环境

conda activate pytorch

然后进入创建好的conda环境 在网页上选择对应版本将网页上提供的命令行复制进去然后回车

pycharm安装

https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/111573552