ubuntu22.04安装anaconda、cuda和cudnn

ubuntu2204安装anaconda、cuda和cudnn

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(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），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)

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一、anaconda

1. 进入anaconda官网下载页面，选择小企鹅下载.

• 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

2. 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
   

• 一直按回车，直到出现这个页面，再输入 yes

• 出现下面这个页面按 回车

• 出现这个页面输入yes

3. 安装完成！

3. 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
     

4. 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！

     

     

   • 保存文件，即可得到anaconda的快捷方式！

     

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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。

1. 进入cuda官网下载页面，选择cuda12.1版本。

2. 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

3. 下载完成后，输入

sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

4. 出现这个页面，选择 continue

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。

5. 出现这个页面，输入 accept

6. 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

7. 安装完成！

   

8. 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} 
   

• 更新配置，查看是否安装成功.

  source ~/.bashrc
  nvcc --version
  

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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

• 选择对应你系统的文件进行下载，我的是ubuntu22.04

2. 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
   

3. 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
   

   

   • 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++
   

   

   • 执行make clean && make后依然报错，安装libfreeimage3 libfreeimage-dev

   sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
   

   

   • 重新编译后（make clean && make）不再报错，输入

   ./mnistCUDNN
   

4. 成功完成安装cudnn.