一. 顯卡驅(qū)動、CUDA 、cuDNN 和 cuda版本的pytorch的關(guān)系
NVIDIA的顯卡在有驅(qū)動的前提下我們才能夠使用的。平時所說的顯卡的驅(qū)動和CUDA驅(qū)動不是一個東西，對于沒有用過顯卡的我來說開始就搞混了。CUDA 是用于顯卡并行計算的預(yù)算平臺，cuDNN專門加速深度學(xué)習(xí)算法在顯卡上的計算，個人理解相當(dāng)于加速器。cuda 版本的pytorch相當(dāng)于能夠在pytorch框架中很好的調(diào)用顯卡，用來處理算法。
該篇文章用于自己初次配置環(huán)境記錄。有些地方可能寫的不夠清晰，如有錯誤后面繼續(xù)更新。
cuda： Compute Unified Device Architecture，是一種有NVIDIA推出的通用并行計算架構(gòu)， 該架構(gòu)使GPU能夠解決復(fù)雜的計算問題。
cudnn： 是NVIDIA 推出的用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU加速庫，他強(qiáng)調(diào)性能，易用性和低內(nèi)存開銷。
cuda和cudnn的關(guān)系： cudnn是基于cuda架構(gòu)開發(fā)的專門用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU加速庫。cuda可以理解為一個大的商圈，但這個商圈是空的，還未裝修。cudnn可以理解為裝修后的房間，例如負(fù)一樓專門針對游樂（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）裝修成大型游樂廠。
二. NVIDIA（英偉達(dá)）顯卡驅(qū)動安裝
注意！ubuntu系統(tǒng)安裝一般會自帶驅(qū)動，在安裝NVIDIA驅(qū)動以前需要禁止系統(tǒng)自帶顯卡驅(qū)動nouveau：可以先通過指令lsmod | grep nouveau查看nouveau驅(qū)動的啟用情況，如果有輸出表示nouveau驅(qū)動正在工作，如果沒有內(nèi)容輸出則表示已經(jīng)禁用了nouveau。
圖片：
我的電腦有有輸出，表示nouveau啟動了，下面進(jìn)行nouveau的禁用：
-
打開終端，在終端輸入下面指令
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf之后彈出blacklist.conf文件：
圖片： -
在blacklist.conf文件末尾加上這兩行，并保存：
blacklist nouveau options nouveau modeset=0 -
然后在終端輸入
sudo update-initramfs -u #應(yīng)用更改 -
重啟，就禁止了ubuntu20.04自帶的nouveau顯卡驅(qū)動了，接下來我們就可以安心的安裝自己想要的NVIDIA的驅(qū)動程序了
三. 安裝顯卡驅(qū)動
ubuntu20.04 安裝NVIDIA驅(qū)動很容易，只只需要打開系統(tǒng)設(shè)置->軟件和更新->附加驅(qū)動->選擇NVIDIA驅(qū)動->應(yīng)用更改（我這里選擇的是510版本的驅(qū)動）。該界面會自動根據(jù)電腦上的GPU顯示推薦的NVIDIA顯卡驅(qū)動。
稍等即可完成。
安裝cuda和cudnn前的準(zhǔn)備工作
安裝一系列的版本的查詢
到pytorch官網(wǎng)查詢，能夠支持的CUDA的版本有哪些，最好是對應(yīng)的版本，然后在到cudnn的官網(wǎng)查詢cudnn支持的CUDA的版本，
四. 安裝CUDA與測試
4.1下載與安裝
NVIDIA（英偉達(dá)）顯卡驅(qū)動安裝完成后，重啟電腦，在終端輸入nvidia-smi輸出如下圖所示的結(jié)果就表示安裝成功了。下圖中左邊的紅色框內(nèi)表明，剛剛安裝好的顯卡驅(qū)動版本（我的510版本），右面的紅色框顯示的是這個版本的顯卡驅(qū)動支持的CUDA最高版本為11.6（注意這里并不表明已經(jīng)安裝了CUDA，而是剛安裝的顯卡驅(qū)動支持的CUDA的最高版本）
知道自己要安裝的CUDA版本后，到NVIDIA官網(wǎng)的CUDA下載頁面（點(diǎn)擊這個藍(lán)色字體即可）找到對應(yīng)的CUDA版本，如圖所示，我選擇的是CUDA 11.6的版本。
點(diǎn)進(jìn)去之后會出現(xiàn)如下圖所示的界面，依次選擇1→ 2→ 3→4。然后彈出三種安裝方法，根據(jù)安裝經(jīng)驗(yàn)這里推薦采用 5 runfile(local)方法，即選擇如下圖中的紅圈中的選項(xiàng)。這是由于CUDA的安裝過程需要很多依賴庫文件，CUDA的run文件雖然比另外兩種安裝方法的文件大，但是它包含了所有的依賴庫文件，所以采用相對來說很容易安裝成功。
在安裝CUDA11.0之前需要首先安裝一些相互依賴的庫文件,在終端運(yùn)行下面指令：
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
然后在返回上面界面，依次復(fù)制下面紅框中兩條指令到終端中。（解釋一下weget：下載安裝包到終端運(yùn)行的目錄中，所以下面直接sudo運(yùn)行即可。）
運(yùn)行上面指令后，會彈出如下界面，按?按鍵，選擇Continue 在按下回車，然后再輸入accept，
接著，如下圖所示，在彈出的界面中通過Enter鍵，取消Driver和450.51.05的安裝（這里不取消會覆蓋掉上面安裝的驅(qū)動，會出問題），然后點(diǎn)擊Install，等待…
4.2配置CUDA環(huán)境變量
CUDA安裝完成后，需要配置變量環(huán)境才能正常使用。首先在終端輸入
sudo gedit ~/.bashrc
打開如下圖所示的.bashrc文件，然后，如下圖所示在.bashrc文件的最后添加以下CUDA環(huán)境變量配置信息（cuda-11.6 是版本信息，不同版本需要改到你自己的版本號），然后保存文件。
export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
4.3 CUDA測試
最后，在終端輸入source ~/.bashrc或者重新啟終端使之生效。這時，我們就可以在終端輸入nvcc -V查看CUDA的安裝信息，如下圖所示，至此CUDA安裝成功。
其中，LD_LIBARARY_PATH為動態(tài)庫搜索路徑。
以上的添加環(huán)境變量官網(wǎng)有教程，也可以參照，我目前沒找到在哪里找到更新。
五. 安裝cuDNN
首先進(jìn)入cuDNN官網(wǎng)
網(wǎng)址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
先注冊個nvidia賬號，用賬號登才能下載。。。
選擇對應(yīng)版本的cuDNN,因?yàn)槲业腃UDA 是11.6版本的，所以我選擇的是上圖紅色框中的，使用11.x版本。點(diǎn)開。
我這里選擇的是紅框中的，感覺過程比較簡單，其他的目前沒嘗試過。下面的額以一個紅框是我的下載目錄，一般的下載目錄就是主目錄下的名為‘下載’的文件夾。因?yàn)榘惭b包是xz結(jié)尾的壓縮文件，先用xz -d cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar.xz,在用tar xf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda11.6-archive.tar 解壓，加壓之后就是第二個紅框里面的。
接下來就是安裝：這里參考的是官方文檔
- 鼠標(biāo)右鍵 點(diǎn)擊在終端打開，進(jìn)入終端。
- 依次運(yùn)行指令
sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* - 將所有的.h 頭文件都復(fù)制到 /usr/local/cuda 中，完成。
cudnn 測試
在終端中輸入如下指令：
cat /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
輸出紅色框里面的信息就是成功。
笨方法：也可以直接去目錄下看看這個cudnn_version.h文件，可以點(diǎn)開紅框內(nèi)容看看 。其中也會有右面終端中輸出的信息。
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-473884.html
五 安裝pytorch
首先是安裝pycharm和anaconda：
-----首先是安裝pycharm：參考link
-----安裝anaconda：參考link
官網(wǎng)找到合適的pycharm版本：創(chuàng)建環(huán)境，直接用命令行安裝。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-473884.html
到了這里，關(guān)于Ubuntu20.04安裝CUDA cuDNN 以及對應(yīng)的pytorch的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
