# ubuntu22.04安装anaconda、cuda和cudnn

这篇博客详细记录了在Ubuntu 22.04上安装Anaconda、CUDA 12.1和cuDNN的过程,包括从下载到配置环境变量的每一步。博主参考了B站视频,并针对安装过程中可能遇到的问题提供了解决方案,如安装gcc、修改环境变量等。
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ubuntu2204安装anaconda、cuda和cudnn



(本教程参考了B站UP主灬灬普通人灬灬的视频(【ubuntu系统安装CUDA和CUDNN(CUDA安装)】 https://www.bilibili.com/video/BV1bW4y197Mo/?share_source=copy_web&vd_source=a391fd515e42781bdd026d0237f557f0),结合自己安装过程中碰到的一些问题,整理成了笔记,方便下次系统崩了重装)



一、anaconda

  1. 进入anaconda官网下载页面,选择小企鹅下载.

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  • 官网下载速度极慢,可以选择国内的镜像源下载对应版本,比如清华源.

  • 选择linux-x86_64.sh

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  1. 进入存放下载好的anaconda3文件的文件夹,在文件夹中打开终端,输入命令

    bash Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh
    

image-20231221160646180

  • 一直按回车,直到出现这个页面,再输入 yes

image-20231221160725815

  • 出现下面这个页面按 回车

image-20231221160808195

  • 出现这个页面输入yes

image-20231221160834696

  1. 安装完成!

image-20231221160911104

  1. 更新配置.

    • 重新打开终端(Ctrl + Alt + T),输入

    • 创建桌面快捷方式

      source ~/.bashrc
      conda update --all
      
  2. 创建桌面快捷方式.

    sudo gedit /usr/share/applications/anaconda.desktop
    
    • 将以下配置复制到打开的anaconda.desktop文件中
    [Desktop Entry]
    Name=Anaconda
    Type=Application
    Exec=/home/min/anaconda3/bin/anaconda-navigator
    Icon=/home/min/anaconda3/pkgs/anaconda-navigator-2.5.0-py311h06a4308_0/lib/python3.11/site-packages/anaconda_navigator/static/images/anaconda-icon-256x256.png
    Terminal=false
    Categories=development;
    StartupNotify=true
    
    • 注意,这里有两处需要修改!

      Exec对应的是anaconda-navgator文件(anaconda3文件夹bin目录下,找到该文件直接点击复制,在打开的anaconda.desktop文件中Exec处点击粘贴,即可得到该文件的绝对路径)的路径,Icon对应的是快捷方式图标的路径(同上,按照路径去找),要修改为你自己的!

      image-20231221161814500

      image-20231221161822888

    • 保存文件,即可得到anaconda的快捷方式!

      image-20231221161904219



二、cuda

先查看自己的cuda版本(终端输入nvidia-smi可查看),我的cuda版本是12.2,当前pytorch版本是12.1,所以我选择安装cuda12.1。我在安装ubuntu22.04时勾选了安装驱动,所以不用额外装驱动。如果终端输入nvidia-smi没有出现显卡信息,则需要安装显卡对应的驱动。

image-20231221161951718

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  1. 进入cuda官网下载页面,选择cuda12.1版本。

image-20231221162213107

image-20231221162230073

  1. 打开终端,按照上面的提示输入
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

image-20231221162324605

  1. 下载完成后,输入
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
  1. 出现这个页面,选择 continue

image-20231221162446318

我到这里报错了(没报错这里就不用管),因为新装的系统,还没有gcc,安装gcc即可

sudo apt install gcc

安装好gcc后,按照上面的步骤再重新来。

  1. 出现这个页面,输入 accept

image-20231221162550756

  1. 出现这个页面,在Driver处按空格键取消选中因为已经有显卡驱动了),然后下移到install,按回车键

image-20231221162638484

image-20231221162649063

  1. 安装完成!

    image-20231221162826304

  2. 配置环境变量.

    sudo gedit ~/.bashrc
    
    • 移动到文件的最末端,添加以下两行并保存
    export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin:${PATH}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64:${LD_LIBRARY_PATH} 
    

image-20231221163028048

  • 更新配置,查看是否安装成功.
    source ~/.bashrc
    nvcc --version


三、cudnn

  1. 打开cudnn官网,第一次进入的话需要登录,注册一个账号登录即可。

    我们前面安装的cuda版本是12.1,所以这里选择安装cudnn8.9.3(方便后面安装与cuda12.1对应版本的libcudnn8

官方安装文档:

https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html

image-20231221163333730

  • 选择对应你系统的文件进行下载,我的是ubuntu22.04

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  1. 下载完成后,找到cudnn所在文件夹,打开终端

    • 安装zliblg,输入
    sudo apt-get install zlib1g
    
    • 安装cudnn
    sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.3.28_1.0-1_amd64.deb
    sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.3.28/cudnn-local-BD12C98D-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install libcudnn8=8.9.3.28-1+cuda12.1
    # 这里如果选择的不是cudnn8.9.3,可能出现找不到libcudnn8文件的情况,则需要更改为对应的版本libcudnn8=8.X.X.XX-1+cuda12.1
    # cd /var/cudnn*
    # ls
    # 查看里面libcudnn8文件对应的版本是什么,手动更改即可
    sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.9.3.28-1+cuda12.1
    sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.9.3.28-1+cuda12.1
    
  2. 验证是否安装成功.

    cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
    cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
    make clean && make
    
    • 这里报错(没报错不用管),我的是新系统没安装make,安装make,然后执行上一条命令(make clean && make)
    sudo apt install make
    

    image-20231221164555096

    • 执行完上一条命令后还是报错,因为没有安装g++,安装完执行上一条命令
    sudo apt install g++
    

    image-20231221164639218

    • 执行make clean && make后依然报错,安装libfreeimage3 libfreeimage-dev
    sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
    

    image-20231221164907728

    • 重新编译后(make clean && make)不再报错,输入
    ./mnistCUDNN
    
  3. 成功完成安装cudnn.

    image-20231221165037665

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### 安装 Anaconda 为了在 Ubuntu 22.04安装 Anaconda,需先确保系统已更新至最新状态。打开终端并执行以下命令来获取最新的软件包列表升级现有软件包: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` 接着下载适用于 Linux 的 Anaconda 安装脚本。访问官方网站找到适合系统的版本链接,并通过 `wget` 命令下载该文件[^2]。 一旦下载完成,验证 SHA-256 校验码以确认文件未被篡改或损坏。这一步骤非常重要,可以防止潜在的安全风险。使用如下命令进行校验(假设下载路径为当前目录下的 anaconda.sh 文件名): ```bash sha256sum anaconda.sh ``` 运行安装程序之前赋予其可执行权限,之后按照提示操作即可开始安装过程: ```bash chmod +x anaconda.sh ./anaconda.sh ``` 安装过程中会询问是否接受许可协议、设置安装位置等问题,请根据个人需求作出选择。最后初始化 Anaconda 配置环境以便于后续调用 Python 解释器其他工具时无需每次都手动指定完整路径。 ### 配置 CUDA 对于希望利用 GPU 加速计算任务的开发者来说,在成功部署好 Anaconda 后还需要进一步配置 NVIDIA 提供的 CUDA 工具集。这里推荐采用官方文档中的说明作为指导[^1]。 首先添加 NVIDIA 软件仓库密钥到本地 APT 密钥环中,并注册用于分发 CUDA 版本信息的源地址: ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb ``` 随后刷新可用软件包缓存并向其中加入特定版本号的目标组件名称,例如 "cuda-12-0" 表示安装 CUDA Toolkit 12.0 及相关依赖项: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y cuda-12-0 ``` 重启计算机使更改生效后可通过下面这条指令查看所安装的具体版本信息: ```bash nvcc --version ``` ### 设置 cuDNN 有了上述准备工作的基础上再来处理深度学习框架所需的库——cuDNN 就显得更加简单直接了。依据目标平台架构选取合适的发行版形式;此处针对的是基于 Debian/Ubuntu 构建而成的操作系统镜像因此选用 .deb 类型的离线安装包最为合适[^3]。 前往 NVIDIA 开发者网站定位到对应章节下载相应资源,注意要匹配已经安好的 CUDA 版本号以免引起兼容性问题。比如当选择了 CUDA 12.x 则应该挑选与之配套发布的 cuDNN v8.9.7 或更高版本[^4]。 解压 tarball 归档并将内含的内容复制粘贴进 `/usr/local/cuda-X.Y/` 目录结构里替换掉原有的同名文件夹(X.Y 是指代具体次序编号)。完成后记得调整所有权属性使得普通用户也能正常读取这些资料: ```bash tar xvzf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.1_cuda12-archive.tar.xz sudo cp -P cuda/include/* /usr/local/cuda-12.0/include/ sudo cp -P cuda/lib64/* /usr/local/cuda-12.0/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.0/include/cudnn*.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-12.0/lib64/libcudnn* ``` 至此整个流程就全部结束了,可以通过加载测试样例的方式检验一切工作是否顺利完成。
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