Ubuntu20.04 配置Pytorch环境详细步骤+踩坑

1、安装Ubuntu20.04

具体可参考下方链接

Windows和Ubuntu双系统安装

如果开机后没有wifi的图标(不要问我为什么也没有)，我的解决思路，安装网卡驱动。手机连接系统使用USB共享网络。

sudo apt-get update 
sudo apt-get install make gcc linux-headers-$(uname -r) build-essential git

//内核大于等于 5.18使用下面命令，小于的去掉后面的  -b dev
git clone https://github.com/HRex39/rtl8852be.git -b dev

cd rtl8852be
make -j8
sudo make install
//加载驱动
sudo modprobe 8852be

如果需要安装输入法

https://blog.csdn.net/realzuile/article/details/82747808

2、安装NIVDIA驱动

打开Ubuntu的左下角菜单，找到软件和更新-确保已经连接网络，选择后面带有recommed，点击应用即可。
重启电脑后输入下面代码，出现信息，那么安装成功。

nvidia-smi

3、安装CUDA 11.0

去官网选择自己的版本进行下载
https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download

下载完成之后进行安装，在安装过程中最后选择Install 选项中，去掉Driver安装显卡的选项

sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

输入gedit ~/.bashrc命令打开文件,输入以下

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

退出后更新环境，并输入nvcc -V,查看cuda安装信息

source ~/.bashrc

4、安装CUDNN

在官网选择和CUDA对应的版本进行下载，切勿下载了不对应的版本 注意：CUDNN的下载需要在NVIDIA进行注册 下载解压之后，将cuda/include/cudnn.h文件复制到usr/local/cuda/include文件夹，将cuda/lib64/下所有文件复制到/usr/local/cuda/lib64文件夹中

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5、Anaconda3 安装

选择对应版本进行下载，下载安装完可以添加一下清华源
https://repo.anaconda.com/archive/

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

6、Pytorch安装

建立并激活虚拟环境

conda create -n pytorch python=3.8
source activate pytorch

安装Pytorch！！！！
一定去官网，官网会自动检测你对应的版本，我在网上已经找了很多办法，最后还是这个靠谱
https://pytorch.org/
官网会自动生成对应你版本的命令，记得取得调-c pytorch 和 torchaudio(我也不太清楚)

conda install pytorch torchvision  cudatoolkit=10.2 -c pytorch

最后进入python环境，检测是否安装成功。

import torch
torch.cuda.is_available()

最后显示True！！！

一些参考博文：
NVIDIA驱动安装
Ubuntu20.04配置pytorch深度学习环境