从小白教你如何配置ubuntu20.04的一些基础环境（包括安装ubuntu驱动，cuda，cudnn，anaconda，pytorch）

目录

0.安装英伟达驱动

（1）<软件与更新>中安装

（2）命令行安装

2.安装cuda以及cudnn

（1）安装cuda

 （2）配置cuda的环境变量

（3）安装cudnn（别问为什么安装cudnn，反正有了更好）

（4）检查cudnn是否安装成功

（5）卸载cuda 

3.安装anaconda

（1）下载anaconda的安装包

 （2）安装anaconda

4.安装pytorch

（1）首先点击进去pytorch的官网

 （2）命令行下载torch

0.安装英伟达驱动

如果没有安装英伟达驱动，我们后续用ubuntu20.04做深度学习训练时是无法使用gpu的。

如何看自己是否以及安装了英伟达驱动，在终端输入下面的命令

nvidia-smi

 如果没有出现关于显卡的信息，比如下面这样的画面，就说明系统里没有装显卡驱动。

一般两种方式装显卡驱动

（1）<软件与更新>中安装

在系统中搜索<软件和更新>

打开之后，选择附件驱动

然后进入这样的页面

 

选择带有（专有，tested的驱动，一般这个是系统默认推荐的驱动编号）

然后点击应用更改即可（可能会等一段时间，耐心等待） 

装完之后，再次输入命令 nvidia-smi

如果报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

这个说明电脑需要重启一下，重启之后再次输入指令nvidia-smi，就可以显示显卡驱动的信息了

（2）命令行安装

• 先把之前的nvidia驱动卸载干净

sudo apt-get remove --purge nvidia*

• 运行下面的命令

sudo apt-get update

• 在终端下输入下面的命令查看可选择的驱动

sudo ubuntu-drivers devices

• 选择系统推荐的版本下载

 选择这个recommend的版本，其实跟我们第一种方法中软件与更新中选择版本是一样的。

输入下面的命令

sudo apt install nvidia-driver-535

• 重启电脑

重启电脑（reboot）之后，输入nvidia-smi就可以看到跟上面一样的显卡驱动信息了。

上面介绍了两种方法安装英伟达显卡驱动的方法，同学们可以根据自己的习惯选择，下面介绍如果配置一些ubuntu系统的基础环境。

2.安装cuda以及cudnn

（1）安装cuda

首先查看系统支持的最高版本的cuda，下图中箭头指示的是cuda版本12.2，这意味着我们之后安装的cuda版本，不能超过12.2这个版本。

进入英伟达官网下载cuda，点击下面的链接可以直接跳转

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

如果的系统支持的cuda版本最高是version:12以上，我建议你选择cuda 11.6版本使用（这个版本我目前使用起来比较稳定，而且能符合绝大多数的开发需求）

选择上面的红色箭头指向的版本，CUDA Tookit 11.6.0这个版本。

然后安装蓝色椭圆框依次选择选项，（Linux ---> x86_64  ---> ubuntu  ---> 20.04 ---> runfile(local)）

 至于为什么选择runfile（local）是因为我看了很多博客，说这个版本运行起来的比较稳定。

下面这个安装命令

 这一条命令是下载cuda的安装包，但是我不建议用这个命令去下载安装包，因为进入英伟达的官网是需要魔法的，魔法的网络可能不稳定，然后你用这个命令直接输入终端进行下载的话，可能下载到因为网络原因报错导致下载的内容不全，建议直接复制wget后面的链接到浏览器中进行下载，比较文档