ubuntu20.04安装Anaconda CUDA&cuDNN Pytorch

最新推荐文章于 2025-04-16 17:25:06 发布
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第一次安装pytorch，踩了很多坑，也看了很多很多博客，记录一下自己的安装过程。

前言：ubuntu安装教程，优快云上一堆U盘制作还有安装步骤的，如果看不懂的话可以上B站看视频，很简单的。

        特别提醒，ubuntu分区的时候一定要注意，如果没有分好区的话会有错误。

1.安装Anaconda

参考这篇博客：Ubuntu18.04 安装 Anaconda3_梦Dancing的博客-优快云博客_ubuntu安装anaconda

踩坑：前几次下载总是下载最新版的，我下载的时间是2021.11（所以最新版的是Anaconda3- 2021.05-L inux-x86_ 64. sh），但是最后配置环境的时候系统默认的是手动配置，和参考博客的不一样，因为手动配置很麻烦，bug很多，想了半天下了一个低版本的anaconda，一个2020年初的版本，然后anaconda就会自动配置环境。

2.显卡驱动

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03-16 1863
1.安装显卡驱动 2.conda 安装pytorch
【AI】Ubuntu20.04安装cuda、cuDNN、Anacodna、PyTorch
郭老二
06-08 2455
1）选择PyTorch版本：2.0.12）对应的CUDA版本：11.7或者11.8，选择较新的11.83）确定显卡是否支持，使用命令nvidia-smi查看显卡驱动版本及支持的CUDA，本人的为124）cuDNN版本选择和CUDA版本对应的最新版本v8.9.1。
【技能---ubuntu20.04安装Anaconda】
fyc300的博客
01-10 1094
比如A项目中用了Python2，而B项目使用Python3，而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误，这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，可以用于包管理器和环境管理。按回车键，选择默认的安装目录（默认在用户主目录下创建一个名为anaconda3的文件夹作为安装地址），等待安装完成。我选择的是Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh。
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简单三步安装anaconda
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知识的汲取和传授都应该是快乐的
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ubuntu安装nvidia显卡驱动、cuda以及cudnn工具包
Ubuntu20.04安装anaconda（亲测好用）
qq_45480201的博客
08-30 3032
打开安装包所在文件夹，在此处打开终端，使用如下命令运行下载的.sh文件。重启终端，再次打开终端即可看到命令行前面出现（base）环境。上面bash后面为安装包的名字，根据自己下载的安装包而定。中间会出来一些提示，按照提示键入回车或者yes。若安装完成，则会出现版本号。
ubuntu22.04安装anaconda、cuda和cudnn
minwtoi的博客
12-21 3781
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)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。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。下载完成后，找到cudnn所在文件夹，打开终端。
ubuntu20.04安装anaconda3
m0_46456215的博客
07-08 630
ubuntu20.04安装anaconda31、下载Anaconda32、安装Anaconda33、配置环境变量4、验证 1、下载Anaconda3 推荐清华源： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、安装Anaconda3 在下载目录下打开终端，执行： bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh 一直回车直到出现yes|no 输入yes 安装路径选择：回车默认，有需要根据提示修改 3、配置环境变量 执
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muyulingfengye的博客
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适合小白一键安装任何版本的cuda和pytorch
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weixin_45768644的博客
07-31 4239
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二等碗
08-11 2161
本篇文章将介绍ubuntu 安装 CUDA ToolkitCUDA Toolkit 是由 NVIDIA（英伟达）公司开发的一个软件工具包，用于支持并优化 GPU（图形处理器）上的并行计算和高性能计算。它提供了一组库、编译器、开发工具和 API（应用程序编程接口），使开发者能够在 NVIDIA GPU 上编写和执行并行计算任务，从而加速各种应用程序的运行速度。：CUDA Toolkit 提供了一种并行计算模型，允许开发者使用类似于 C 语言的语法来编写 GPU 上的代码。
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安装 NVIDIA 驱动 lspci | grep -i nvidia # 检查显卡 gcc --version # 检查是否安装 gcc sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) # 安装内核头 下载 CUDA Toolkit sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<...
Ubuntu安装cuda； Windows安装cuda,cudnn,tensorrt
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找到你所要下载的版本，我就找CUDA Toolkit 11.4.4，点进去。请注意，有的CUDA版本只支持特定版本的linux发行版系统，请进行匹对。然后选择自己对应的系统版本的CUDA，并下载（在这里我们推荐用。
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本文详细介绍了在 Ubuntu 系统上安装 CUDA 的全过程。从安装前的系统要求和准备工作，到具体的安装步骤，包括下载 CUDA 安装文件、处理依赖关系、执行安装命令以及配置环境变量等。旨在为需要在 Ubuntu 中安装 CUDA 以进行深度学习、图形计算等工作的用户提供清晰、准确且可操作的指导。
Ubuntu安装cuda
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03-20 5万+
目录 1、查看系统推荐的cuda版本 2、官网下载cuda软件包 3、安装 4、环境配置 5、验证cuda是否正常 1、查看系统推荐的cuda版本 查看前应先安装显卡驱动，可以查看NVIDIA显卡驱动安装 nvidia-smi 这里显示的是cuda11.4版本 2、官网下载cuda软件包 官网cuda下载 对应的cuda版本 这里选择11.4.4的版本 wget https://developer.download.nvidia.com/comput.
Ubuntu 安装CUDA
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可以发现，我这里的NVIDIA显卡驱动版本是 470.141.03，这里可以看到本机最高支持 cuda 11.4 ，也就是说11.4之下的CUDA版本该显卡都可以支持，11.4之上的则不支持。通过上表可以发现，由于自己的NVIDIA显卡驱动版本是 470.141.03，所以自己电脑显卡支持的版本CUDA 11.4及之下。后,终端就会跳出选择界面，回到正常终端模式，并且没有用任何提示。这是正常现象，等待安装完成即可。所以需要根据已有的显卡驱动版本，去。（以CUDA11.4为例）
ubuntu 20.04安装 Anaconda教程
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11-16 2612
在安装Anaconda之前需要先安装ros(防止跟conda冲突，先装ros)。提前安装好cuda 和cudnn。安装完conda后，输入:python也就是系统默认python版本为anaconda下的python,使用指令查询发现确实是用的conda的python.使用指令由于ros 用的是系统默认的python3.8，因此如果不更改python 指向，会导致ros启动失败。使用指令查询当前环境变量path都有哪些参数：echo $PATH有。
ubuntu20.04安装anaconda和cuda
03-15
### 正确配置 Anaconda 和 CUDA 的安装步骤 #### 一、准备工作 在开始之前，确保系统已更新至最新状态并安装必要的依赖项。可以通过以下命令完成： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git wget curl unzip pkg-config libopencv-dev -y ``` --- #### 二、安装 Anaconda 按照以下步骤安装 Anaconda： 1. **下载 Anaconda 安装脚本** 访问官方页面获取最新的 Anaconda 版本链接，并通过 `wget` 下载安装包[^1]。 ```bash cd ~ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 2. **赋予可执行权限** 使用以下命令使安装程序具有可执行权限： ```bash chmod +x ~/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 3. **运行安装程序** 执行安装脚本并按提示操作，默认路径通常为 `/home/<用户名>/anaconda3`。 ```bash bash ~/Anaconda3-2023.07-1-Linux-x86_64.sh ``` 4. **初始化环境** 完成安装后，在 `.bashrc` 文件中添加 Anaconda 初始化命令。 ```bash echo ". $HOME/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc conda init ``` 5. **验证安装** 输入以下命令确认 Anaconda 已正确安装： ```bash conda --version ``` --- #### 三、安装 NVIDIA 驱动 为了支持 GPU 加速功能，需先安装适合的 NVIDIA 显卡驱动。 1. **禁用 Nouveau 开源显卡驱动** 创建一个新的文件来禁用默认的开源驱动： ```bash sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf ``` 添加以下内容： ``` blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` 更新初始 RAM 磁盘镜像： ```bash sudo update-initramfs -u sudo reboot ``` 2. **安装 NVIDIA 驱动** 运行 NVIDIA 提供的 `.run` 文件进行安装[^2]。假设目标版本为 `470.239.06`： ```bash sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-470.239.06.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files ``` 如果未安装 GCC，则需要提前安装： ```bash sudo apt install gcc g++ make -y ``` 3. **重启系统** 安装完成后重新启动计算机以应用更改： ```bash sudo reboot ``` --- #### 四、安装 CUDA 以下是 CUDA 的具体安装流程： 1. **选择合适版本** 根据当前 NVIDIA 驱动版本选择兼容的 CUDA 版本[^4]。例如，对于驱动版本 `470.xxxx`，建议使用 CUDA 11.4 或更低版本。 2. **下载 CUDA .run 文件** 登录 [NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，找到对应的 `.run` 文件并下载到本地。 3. **运行安装程序** 切换到无图形界面模式（可通过 Ctrl+Alt+F1-F6 实现），停止 X Server 并运行安装脚本： ```bash sudo service lightdm stop sudo sh cuda_<version>.run ``` 在弹出的选项中输入 `accept` 接受协议，并跳过驱动部分直接进入工具链和样本库安装阶段。 4. **配置环境变量** 编辑用户的 `.bashrc` 文件，追加以下内容: ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 应用修改后的配置： ```bash source ~/.bashrc ``` 5. **验证安装** 测试 CUDA 是否正常工作： ```bash nvcc -V nvidia-smi ``` --- #### 五、安装 cuDNN cuDNN 是用于优化深度神经网络计算的库，其安装过程如下： 1. **注册开发者账户** 前往 [NVIDIA cuDNN 页面](https://developer.nvidia.com/cudnn) 注册账号并下载适用于所选 CUDA 版本的 cuDNN 包。 2. **解压并复制文件** 将下载的压缩包解压并将其中的内容复制到指定目录： ```bash tar -xzvf cudnn-linux-x86_64-*.*.* sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ``` 3. **设置所有权** 修改新文件的所有权以便于访问： ```bash sudo chown root:root /usr/local/cuda/include/* sudo chown root:root /usr/local/cuda/lib64/* ``` 4. **测试 cuDNN** 可以编写简单的 Python 脚本来加载 TensorFlow 或 PyTorch 来检测是否能够利用 GPU 加速。 --- #### 六、总结注意事项 - 确保各组件之间的版本匹配关系良好，避免因不兼容引发错误。 - 若计划进一步集成其他框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），应优先创建独立 Conda 环境以隔离依赖冲突。 ---
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