ubuntu环境配置

ubuntu环境配置

重装ubuntu系统后，深度学习的环境配置。

1、配置nvidia驱动

在终端里输入下面的命令来查看可以选择哪些驱动：

sudo ubuntu-drivers devices

下载你想下载的nvidia驱动版本：

sudo apt install nvidia-driver-470

重启电脑(这一步很重要，不重启没有效果):

reboot

重启后，输入命令查看nvidia驱动是否安装好、gpu是否可用：

nvidia-smi
watch -n 1 nvidia-smi

注意，画面右上角的CUDA Version：11.4代表的是，该nvidia驱动最高支持CUDA版本为11.4，而并非指系统中已安装CUDA。

此时执行nvcc -V命令，无法显示CUDA版本，因为此时还未安装cuda和cudnn，系统此时会提示如下命令，但不应该直接运行安装，应该手动选择和版本适配的cuda和cudnn环境。

2、配置cudnn和cuda

进入cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择合适的CUDA版本，这里我将cuda_11.4.3_470.82.01_linux.run下载至Home目录。

开始安装CUDA：

sudo sh cuda_11.4.3_470.82.01_linux.run

在新出现的界面按continue，然后输入accept，然后在第一个Driver处回车取消勾选，选择install。

最后有个询问是否符号连接，即/usr/local/cuda指向当前的cuda，如果需要选择yes，否则no，我选的是yes。

ls /usr/local/
ls /usr/local/cuda-11.4
ls /usr/local/cuda # 和上面那条命令展示出来的内容是一样的，说明建立了软链接

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进入cudnn官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载匹配的cudnn版本，这里我选的是Download cuDNN v8.2.4 (September 2nd, 2021), for CUDA 11.4，然后选的是cuDNN Library for Linux (x86_64)。

使用下面的命令解压：

tar -zxvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.4.15.tgz

然后依次执行：

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

进入".bashrc"文件，在文件末尾添加或者编辑相关的代码：（.bashrc文件是/Home目录下的隐藏文件，按ctrl+H键即可显示）

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.4/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

重启服务器，就可以发现cuda、cudnn已更新，可使用命令查看：

nvcc -V  # 查看cudnn版本
 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2  # 查看cudnn版本

3、配置pycharm

pycharm下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/
选择Download，选择Community’版本，下载压缩包，并进行解压。

pycharm-community-2022.2.2文件夹内有bin文件夹，bin文件夹内有pycharm.sh文件：

命令行安装pycharm：

    ./pycharm.sh

最后打开pycharm，点击右下角的小齿轮，点击Create Desktop Entry，创建桌面快捷方式：

4、配置conda环境

anaconda清华源安装：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
有时anaconda官网下载需要注册，可直接通过清华源下载安装。

下载得到Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh文件：

安装anaconda：

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

如果使用conda命令出现报错：conda: command not found
在.bashrc文件最后一行加上：

export PATH=$PATH:/home/anaconda3/bin（anaconda3的地址目录）

然后更新.bashrc文件：

source ~/.bashrc

常见conda命令如下：

conda -V  # 检验是否安装以及当前conda的版本
conda info –envs  # 查看conda环境
conda create -n env_name python=3.6  # 创建虚拟环境
conda remove -n env_name --all  # 删除虚拟环境
pip install some-package -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 清华源安装库