Ubuntu18 04+CUDA10 0+Anaconda3Pytorch1 2+Pycharm配置深度学习环境

Ubuntu18.04+CUDA10.0+Anaconda3Pytorch1.2+Pycharm配置深度学习环境

NVIDIA显卡驱动安装

终端输入

ubuntu-drivers devices

最后有recommended的就是推荐的安装，这里需要注意的一点是，显卡驱动版本必须和后续要安装的cuda版本匹配

如果安装推荐版本直接在终端执行

sudo ubuntu-drivers autoinstall

安装完成后，在终端执行sudo reboot或者手动重启
重启后，在终端执行下面命令查看驱动是否安装成功

nvidia-smi

右上角显示的是能支持的cuda的最高版本，不是已经安装的cuda版本

CUDA10.0安装

cuda10.0已经是比较老的版本了，由于本人还要使用autoware.ai，autoware.ai对cuda的版本要求是10.0，比较逆天，因此还是选择安装了10.0版本

安装完显卡驱动是安装cuda的前提，cuda官方链接：CUDA Toolkit 10.0 Download
依次选择操作系统，系统架构，发行版本，安装方式等等，最后点击Download下载安装文件

cd到下载安装文件的位置，执行

sudo sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

然后会出来一个专利书来阅读，长按CTRL+F（CTRL +Ｂ是往前翻一页）即可，最后会出现一堆问题，注意有些地方是打字，不是按回车hhh

1): Do you accept the previously read EULA?
accept
2): Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 **?
n(已经安装了显卡驱动)
3): Install the CUDA 10.0 Toolkit?
y
4): Enter Toolkit Location
（直接回车，默认就行）
5): Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
y
6): Install the CUDA 10.0 Samples?
y
7): Enter CUDA Samples Location
（直接回车，默认就行）

设置环境变量，在终端执行

gedit ~/.bashrc

在文件末尾追加

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

测试一下是否安装成功，在终端执行

cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make -j4
./deviceQuery

这里显示的是实际安装的cuda的版本

安装CUDNN

进入官网下载cudnn，需要注册登录才能下载，找到与cuda10.0对应的版本，这两个应该都可以
cd 到下载安装包的位置，解压安装包，解压完成后进入安装包文件夹，在终端执行

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

测试一下是否安装成功，在终端执行

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

安装Anaconda3

到清华镜像源下载安装文件，https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
cd到下载安装文件的位置，在终端执行，一直全选yes即可，也可以更改安装路径（没试过）

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

打开condarc切换conda清华源，在终端执行

sudo gedit ~/.condarc

把里面的内容替换成下面内容，也可能根本没有这个文件，直接新建就行

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
report_errors: false
auto_activate_base: false

安装Pytorch

重头戏来了

在conda中创建一个虚拟环境，用来安装pytorch，在终端执行

conda create -n pytorch -python=3.6

pytorch是我起的名字，可以改成自己起的名字

-python=3.6 同样的3,6是我自己的版本号，改成自己的即可，这个参数可以不加，但是在后面进入python3时要写python3（血与泪的教训，在创建环境的时候没指定python3,进入python时又直接输入了python，结果进了python2，torch库导不进来，弄了好半天）

激活环境，在终端执行

conda activate pytorch #(改成自己起的名字)

在虚拟环境里输入命令安装pytorch，对于cuda10.0，下面这个版本亲测可行，1.2.0版本应该暂时也够用，执行

conda install pytorch==1.2.0 torchvision==0.4.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

可能会因为网速的原因会中断，多执行几次，不用担心，已经安装好的不会重复安装

我这里已经安装过了，正常会有很多进度条，安装的过程一般比较快

测试一下，输入python3进入py3，如果上面在创建环境时已经指定了python=3.x，现在直接输入python也行

import torch
import torchvision

torch.__version__
torchvision.__version__
print(torch.cuda.is_available())

到这里已经成功百分之九十五了！

安装Pycharm

进入官方下载地址，选择自己想要的版本下载安装包
解压安装包，cd到解压的安装包的bin目录下，执行命令进行安装

./pycharm.sh

创建快捷方式，在/usr/share/applications创建一个文件

cd /usr/share/applications
sudo gedit pycharm.desktop

向文件中写入以下内容

[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=Pycharm
Icon= /xxxxx/pycharm-community-2022.3.3/bin/pycharm.png #用自己的路径
Exec=sh /xxxxx/pycharm-community-2022.3.3/bin/pycharm.sh #用自己的路径
MimeType=application/x-py;
Name[en_US]=pycharm

可以把软件复制到其他地方，避免在Downloads里被清除
打开pycharm，新建项目，使用之前创建的环境，也可以先随便创建后在设置里改

OK，大功告成！

参考:

https://blog.csdn.net/qq_39537898/article/details/120928365#t4

https://zhuanlan.zhihu.com/p/487691706

https://blog.csdn.net/TU_Dresden/article/details/121049141

https://blog.csdn.net/beautifulback/article/details/122395333

感谢前人走过的路

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本文作者：Chenjq
本文链接：https://www.cnblogs.com/chenjq12/p/17206409.html
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