Ubuntu 22.04纯小白安装Anaconda，CUDA，cudnn，pytorch

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前言

纯小白踩了无数坑，终于搭好了自己的环境！！！特此记录。
系统：Ubuntu 22.04.3 LTS
Python：已安装Python3.11.3

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一、安装优先级

Anaconda创建环境，在自己创建的环境下按照以下顺序进行安装
版本对应优先级：显卡驱动 ＞CUDA＞CUDA Toolkie ＞cudnn＞Pytorch

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二、按照我的安装顺序介绍

1.Anaconda

版本选择问题：根据Python版本以及自己的系统选择对应版本下载
安装攻略附链接：安装教程
清华镜像地址：Anaconda
创建新环境：

conda create -n yoloxs python=3.11.3 #新建conda环境命名yoloxs，并指定了Python版本为3.11.3

激活环境与关闭环境代码分别为

conda activate yoloxs #yoloxs是我的环境名    
conda deactivate #关闭环境

检查自己的已有的conda环境：

conda info -e

tips:一定是要在自己创建的环境下安装之后的软件！
不然会直接装base，conda创建的环境我们是可以随时删除的~

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2.显卡驱动检查

nvidia-smi#base环境下查看

如图可得：驱动版本535.129.03，可安装CUDA版本≤12.2

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3.CUDA

在conda配置环境下输入命令：

conda search cudatoolkit --info

选择自己想要的cuda版本把cuda下载到本地。复制url字段里的下载链接，然后用命令cd到想要下载的目录，使用wget命令下载

cd /home/fly #下载安装包位置
wget https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudatoolkit-11.8.0-h6a678d5_0.conda #下载
#下载在home/fly/cudatoolkit-11.8.0-h6a678d5_0.conda
conda install --use-local /home/fly/cudatoolkit-11.8.0-h6a678d5_0.conda #安装

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4.cudnn 8.9.2.26 cuda11_0

查看conda支持的cudnn版本，！！！cudnn的版本一定要和刚刚下载的cuda版本对应

conda search cudnn --info

我的选择：

		file name   : **cudnn-8.9.2.26-cuda11_0.conda**
		name        : cudnn
		version     : 8.9.2.26
		build       : cuda11_0
		build number: 0
		size        : 469.4 MB
		license     : Proprietary
		subdir      : linux-64
		url         : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-8.9.2.26-cuda11_0.conda
		md5         : e589bfd90e598c42a088794e61ad6be2
		timestamp   : 2023-07-04 12:30:52 UTC
		**dependencies:** 
		  **- cudatoolkit 11.***

只依赖于cudatoolkit11.*版本，我下载的cudatoolkit 11.8.0

wget https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-8.9.2.26-cuda11_0.conda #下载
conda install --use-local /home/fly/cudnn-8.9.2.26-cuda11_0.conda #安装

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5.Pytorch

下载版本：cu118/torch-2.0.1%2Bcu118-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
cu118：cu开头是CUDA11.8版本
torch-2.0.1:Pytorchb版本2.0.1
cp311：python版本3.11
linux_x86_64：linux系统版本
下载网址：找到和自己的cuda、python版本匹配的、安装在linux系统的gpu版torch、torchvision、torchaudio的.whl文件，下载

安装GPU是因为我是GPU显卡！如是CPU请下载CPU版本pytorch

 1. cd /home/fly/Downloads #我的下载地址
 2. pip install torch-2.0.1+cu118-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
    #安装对应版本命名的torch
 3. pip install torchvision-0.15.2+cu118-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
    #安装对应版本命名的torchvision
 4. pip install torchaudio-2.0.2+cu118-cp311-cp311-linux_x86_64.wh
    #安装对应版本命名的torchaudio

三、最终检查

 1. conda activate yoloxs 
 2. python 
 3. import torch # 如果pytorch安装成功即可导入
 4. print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用
 5. print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用的CUDA数量
 6. print(torch.version.cuda) # 查看CUDA的版本号

如果print(torch.cuda.is_available())输出为FALSE，则装的Pytorch是CPU版本~

如有不准确，敬请各位大佬指正！