Ubuntu20.04+cuda+cudnn+ancadacon+tensorflow+opencv从零安装完整教程

前言:从装系统开始 到 跑成功 第一个tensorflow程序  的  保姆级教程 ,且所有的软件包都附有下载链接
装了2天的血泪总结,希望看了可以可以帮大家少走点坑!

目录

一. Ubuntu系统 安装

1.准备工具

2.启动盘制作

​ 3.系统安装

二.安装驱动

 1.禁用Nouveau驱动

2.安装NVIDIA驱动

三.cuda安装

四. cudnn安装

五.anaconda安装

六.安装tensorflow

七.opencv安装


一. Ubuntu系统 安装

1.准备工具

                 ubuntu镜像文件(以20.04为例,下载地址如下)
                 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/?C=N&O=A
                   启动盘制作工具(Rufus–1008.05kb,网上有)
                   U盘(16G以上)

2.启动盘制作

如下图进行启动盘制作即可


 3.系统安装

    (1)进入Bios设置U盘启动,查询自己主板的进入Bios的快捷键,进入后
    (2)U盘启动后会出现黑色界面的引导界面,接下来常规安装自己点
    (3) 注意这个到选择安装的界面,建议选择最小安装
  (4)其他分区啥的根据自己需求

二.安装驱动

        ubuntu自带的是一个默认的Nouveau驱动,虽然好用但不是NVIDIA官方发行的,所以在后续装cuda和cudnn(后面会说到)的时候会出现问题 所以,需要先禁用No uveau驱动,然后在安装官方驱动


 1.禁用Nouveau驱动

         终端输入 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
        在打开的文件末尾加上 如下两句后保存退出,如图:
        blacklist nouveau
         options nouveau modeset=0            
输入命令:lsmod | grep nouveau 
没有信息显示,说明nouveau已被禁用,接下来安装nvidia的显卡驱动

2.安装NVIDIA驱动


  安装驱动有三种方法
  (1)在ubuntu自带的软件和更新->附加驱动中直接选择下载

  (2)去NVIDIA官网

在WIN11系统搭配GTX 3050显卡的环境下,以下是各软件相对合适的版本搭配: ### Ubuntu 建议选择Ubuntu 20.04 LTS。该版本具有长期支持(LTS),意味着在较长时间内可获得安全更新和维护,并且与众多软件的兼容性良好,能为后续安装其他软件提供稳定的基础环境。 ### Cuda GTX 3050显卡推荐安装Cuda 11.4及以上版本。因为GTX 30系列显卡对较新的Cuda版本有更好的支持,Cuda 11.4能充分发挥显卡的性能优势,同时也与许多深度学习框架兼容。例如在Ubuntu 20.04中可以使用如下命令安装: ```bash wget -c https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.0/local_installers/cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run sudo sh cuda_11.4.0_470.42.01_linux.run ``` 安装完成后,需要配置环境变量,如在`~/.bashrc`文件中添加: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ``` ### cuDNN 对应Cuda 11.4,cuDNN建议选择8.x版本。cuDNN 8.x系列为深度学习任务提供了优化的性能和功能,并且与Cuda 11.4兼容性佳。安装时,下载对应的cuDNN文件,解压后将相关文件复制到Cuda安装目录: ```bash tar -zxvf cudnn-11.4-linux-x64-v8.x.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.4/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn* ``` ### ROS 对于Ubuntu 20.04,ROS 2 Foxy Fitzroy是合适的选择。ROS 2在架构和功能上进行了改进,具有更好的分布式系统支持和实时性能。安装方法可参考ROS官方文档,通常需要添加ROS软件源,然后使用`apt`命令进行安装。 ### Opencv Opencv 4.x版本是一个不错的选择。Opencv 4.x对CUDA有良好的支持,能够利用GPU加速计算机视觉任务,并且提供了丰富的功能和优化的算法。可以通过源码编译或者使用包管理器进行安装。 ### Caffe Caffe在较新的环境中使用可能会遇到一些兼容性问题,但对于GTX 3050和上述版本的UbuntuCuda,尽量选择支持Cuda 11.x的Caffe版本。可以从Caffe的官方仓库获取合适的版本进行编译安装。 ### Tensorflow Tensorflow 2.x版本是主流选择,并且与Cuda 11.4和cuDNN 8.x兼容。可以使用`pip`进行安装: ```bash pip install tensorflow-gpu ```
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