一、關于Ubuntu和NVIDIA Driver的安裝
Ubuntu和NVIDIA Driver的安裝請參考其他博主的文章，主要是當時安裝的時候沒記錄，現(xiàn)在不想再折騰這兩個東西了。
需要補充的幾個點：
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安裝Ubuntu系統(tǒng)前，多看幾遍教程，如果是筆記本安裝雙系統(tǒng)，最好是看和自己品牌相同的筆記本對應的博客，因為不同廠家的BIOS設置有一些差別。
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如果安裝玩Ubuntu系統(tǒng)之后，Windows系統(tǒng)引導項找不到了，不要著急，可以進入Ubuntu系統(tǒng)嘗試修復Windows引導項。實在不行，可以在某寶花80塊錢找人修復（不要問我怎么知道的，因為我就是花了80塊錢的那個冤種）。
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NVIDIA Driver可以通過software&updates安裝，也可以在終端使用apt-get安裝，但這兩種方式都不推薦(因為我試了都沒用)，最穩(wěn)妥的方式是在NVIDIA官網下載.run文件手動安裝
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關于顯卡驅動安裝之后黑屏進不去系統(tǒng)的問題，如果是具有獨顯直連功能的筆記本，首先進入Windows系統(tǒng)切換到獨顯直連模式，然后進入Ubuntu系統(tǒng)。如果還是不行，那就進入到Recovery模式，卸載掉NVIDIA驅動，安裝更低版本的NVIDIA驅動。
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關于顯卡驅動安裝之后掉網卡、掉藍牙的問題，一般更新一下網卡驅動就好了，請參考其它博主的博客，我也是裝完之后掉線卡掉驅動，更新主板bios解決的。
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最后，不建議安裝最新版本的NVIDIA驅動，一方面是可能不穩(wěn)定，另一方面第三方庫沒有及時更新，會導致各種奇奇怪怪的問題。
安裝CUDA前的準備工作，使用快捷鍵Ctrl+Alt+T打開終端，輸入
nvidia-smi
查看顯卡驅動是否安裝成功以及顯卡驅動的相關信息。在這里我們可以看到CUDA Version：12.2，也就是說我目前的顯卡驅動要求最低安裝12.2版本的CUDA。
二、安裝CUDA
1、下載CUDA
前往NVIDIA官網https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，選擇和NVIDIA顯卡驅動版本相適應的CUDA版本，我這里選擇12.2.0版本。
在跳轉出來的界面選擇系統(tǒng)信息和平臺信息，我是Intel的CPU，Ubuntu20.04系統(tǒng)，依次選擇Linux，X86_64，Ubuntu，20.04，runfile(local)。
選擇完成后，會給出命令行下載和安裝的指令。
使用快捷鍵Ctrl+Alt+T打開終端，輸入以下指令下載.run文件，下載完成后的文件默認保存在Downloads/文件夾之下。
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.3/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run
2、安裝CUDA
使用Files文件管理軟件進入到Downloads文件夾，右鍵Open in Terminal在終端打開路徑。運行以下指令開始安裝CUDA
sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run
等待頁面跳轉，在新的頁面，使用上下鍵移動光標，使用Enter鍵選擇Continue。
之后，輸入“accept”
重點來了?。。≡谶@個界面，使用空格或者Enter鍵，取消選擇Driver，即讓方括號中沒有X，然后移動光標到Install，使用Enter鍵進行安裝。如果這里不取消Driver，會覆蓋安裝NVIDIA驅動，會導致諸如黑屏等等不確定的問題。
安裝完成后顯示如下界面，提醒我們添加環(huán)境變量。
3、添加環(huán)境變量
根據上述提示，依次輸入如下指令，添加環(huán)境變量
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
添加完成后，使用如下指令刷新環(huán)境變量。
source ~/.bashrc
4、測試CUDA是否安裝成功
使用Ctrl+Alt+T新建終端，輸入以下指令，顯示CUDA版本信息，表明CUDA安裝成功。
nvcc -V
三、安裝cuDNN
1、下載cuDNN
在NVIDIA官網https://developer.nvidia.com/cudnn下載和CUDA版本對應的cuDNN。這里需要登錄自己NVIDIA賬號，沒有賬號的可以用郵箱注冊一個賬號。
該網頁的主頁會顯示最新版本的cuDNN，這里我們點擊Archived cuDNN Releases查看早期版本。
這里我選擇安裝次新版的8.9.6。
選擇下載適配Ubuntu20.04、x86_64架構的Deb文件。
2、安裝cuDNN
使用如下指令安裝cuDNN。
sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.6.50_1.0-1_amd64.deb
之后，使用如下指令拷貝文件即可完成安裝。
sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.6.50/cudnn-local-5E60450C-keyring.gpg /usr/share/keyrings
3、測試cuDNN是否安裝成功
使用cd命令進入指定目錄，運行bandwidthTest程序,顯示如下信息，說明cuDNN安裝成功。
cd /usr/local/cuda-12.2/extras/demo_suite/
./bandwidthTest
再運行deviceQuery程序，顯示顯卡相關信息，同樣測試通過。
四、安裝Pytorch
1、安裝miniconda
進入miniconda官網，選擇命令行下載，獲取命令行下載的指令。
新建終端輸入如下指令。
mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm -rf ~/miniconda3/miniconda.sh
安裝完成后，初始化miniconda和shell
~/miniconda3/bin/conda init bash
~/miniconda3/bin/conda init zsh
2、miniconda創(chuàng)建Pytorch虛擬環(huán)境
創(chuàng)建Pytorch虛擬環(huán)境，這里選擇Python3.11，大于等于Python3.8均可。
conda create -n pytorch python=3.11
激活pytorch環(huán)境。
conda active pytorch
3、安裝Pytorch
在Pytorch官網查看安裝指令，這里可以看到最新版的pytorch支持到CUDA12.1，而我的顯卡對應的CUDA12.2，查過資料說無妨，這里直接裝CUDA12.1對應的Pytorch了。
在激活的pytorch環(huán)境中，輸入以下指令。
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
安裝完成后顯示如下界面。
4、查看Pytorch是否安裝成功
安裝完成后輸入“python”啟動Python交互式界面。
輸入以下Python程序，顯示版本信息和TRUE，則表明安裝成功。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845279.html
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.version())
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-845279.html
到了這里，關于Ubuntu20.04系統(tǒng)配置Pytorch環(huán)境(GPU版)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
