深度学习入门 Ubuntu18.04 cuda cudnn conda pytorch

1 安装cuda和cudnn

1.1下载cuda
为什么下载这个版本呢，因为pytorch需要cuda10.2 或者11.3，稳妥一点10.2大部分程序都能跑。

1.2安装cuda

sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

注意：若报错
Existing package manager installation of the driver found. It is strongly recommended that you remove this before continuing
则：

sudo bash ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run --toolkit --silent --override

1.3添加环境变量

sudo vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

1.4测试cuda是否安装成功
查看版本信息：一般当你安装好cuda之后，可以输入nvcc -V查看安装cuda的版本信息
安装成功出现

shl@~~~~ :~$ nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
Cuda compilation tools, release 10.2, V8.0.61

1.5下载cudnn 这个需要注册nivida账号
1.6 解压安装cudnn
解压：

tar zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.4.30.tgz

进入到解压下的目录打开终端
安装：
~/Downloads/cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33$ sudo cp cuda/lib64/ /usr/local/cuda-10.2/lib64/*
类似上面目录

sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.2/lib64/   #  注意，cudnn解压后的文件夹名称为cuda ,将对应文件复制到 /usr/local中的cuda内
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.2/include/

1.7 下载安装conda
anaconda官网下载目前最新的python3.7版anaconda，清华镜像下载anaconda地址可以下载旧版在内的各个版本，比如Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh是适用于64位linux/ubuntu系统的python3.6版anaconda

下载完成后，打开文件所属目录，在该目录下打开终端，鼠标右键可选择打开，输入以下命令开始安装anaconda：

bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
###以自己下载的为准，输入An后按Tab键可补全

记住:在最后提示初始化conda环境的时候选择否！不然可能和ros系统的python混乱，如果没有ros则忽略即可。
若有ros系统则：
安装conda的时候没有激活自动初始化conda环境选项，或者还没有安装conda
激活自动初始化conda环境选项是什么意思呢 ？在安装conda的时候，最后一步有一个是否 init conda，如果选yes，conda会在我们的bashrc中添加上如下的代码：
检查一下自己的.bashrc文件，如果有这段代码，说明就是激活了conda的自动初始化。
还有一种鉴别方式是，如果新开一个终端，终端会自动添加(base)的标识符，就是激活了conda的自动初始化，如果没有这个标识符，就是没有激活。
情况一针对没有激活conda自动初始化的小伙伴，或者还没有安装conda的小伙伴。如果将要安装conda的话，为了省心，建议不要选择conda的自动初始化功能，而且这个功能在安装的时候也是默认关闭的。
这种类型就非常简单了，我们只需要在用到conda的环境的时候，手动激活conda的工作空间就可以了，这时候python的路径就会切换到conda的python，我们另开一个终端，又是ros的系统python。但是我们在激活conda的工作空间的时候，使用.bashrc提供的alias功能简化一下指令。
具体操作：

vi ~/.bashrc

在文件最后添加

alias setconda='. ~/miniconda3/bin/activate'

这里，alias是 .bashrc 提供的一个功能，给冗长的指令添加一个简短的别名，setconda可以自己随便换一个喜欢的名字，这个就是我们在终端执行，来唤醒conda环境的指令，如果用的是anaconda，要把miniconda3换成anaconda3，activate程序是conda官方提供用来激活conda工作空间的，. 的作用和source是一样的，所以这句和source ~/miniconda3/bin/activate是一样的，用.更加简单一些，注意.后面有一个空格。

source ~/.bahsrc

---@----desktop:~$ setconda
(base) ---@----desktop:~$ conda env list
# conda environments:
#
base                  *  /home/---/anaconda3
(base) ding@ding-desktop:~$ 

前面有base代表conda环境安装好了。

(base)---@----desktop:~$ python
Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17) 
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

输入python指向的也是anaconda的环境 nameconda的环境已经安装好了
1.8安装pytorch
1.8.1 先在conda下创建一个环境：

conda create -n pytorch python=3.8

然后使用conda env list 查看该环境是否存在：

(base) ---@----desktop:~$ conda env list
# conda environments:
#
base                  *  /home/---/anaconda3
pytorch                  /home/---/anaconda3/envs/pytorch

存在的话激活：

conda activate pytorch

安装pytorch-gup版的环境，由于pytorch的官网在国外，下载相关的环境包是比较慢的，所以我们给环境换源。在pytorch环境下执行如下的命名给环境换清华源。

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

然后打开pytorch的官网，由于开头我们通过驱动检测到我的显卡为 RTX3060，最高支持cuda11.4版本，所以我们选择cuda10.2版本的cuda，然后将下面红色框框中的内容复制下来，一定不要把后面的-c pytorch -c conda-forge也复制下来，因为这样运行就是还是在国外源下载，这样就会很慢。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2

这时候就开始下载环境所需要的依赖包了。
1.9pycharm中验证安装环境成功

注意pycharm里面python解释器设置如上图所示，然后输入下面代码

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.backends.cudnn.version())
print(torch.version.cuda)
print(torch.__version__)

出现
代表在pycharm里面配置成功了，你就可以使用pytorch运行自己的代码了。