# 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.

image-20231221160247058

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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

image-20231221160430270

  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

image-20231221162010006

  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

image-20231221163411168

  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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