ubuntu 22.04 深度学习环境配置（pytorch版本）| cuda、nvidia-driver、cudnn
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参考博客：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94334567
https://zhuanlan.zhihu.com/p/523282507
part1 验证方法
1 验证Anaconda
conda -V
2 验证显卡驱动
nvidia-smi
3 验证cuda
nvcc -V
4 验证cuDNN
cat /usr/local/cuda-12.1/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
5 验证pytorch、torchvision、torchaudio、pytorch-cuda
conda list | grep torch
然后进入相应的虚拟环境，用python验证：
import torch
print(torch.cuda.is_available())
# print(torch.__version__)
# print(torch.version.cuda)
如果机器上有GPU，那么不出意外的话将输出true
part2 安装顺序
1 装Anaconda、搞虚拟环境
- Anaconda安装与卸载：https://www.cnblogs.com/lycnight/p/17617233.html
- 虚拟环境：
创建虚拟环境
conda create --name pku
conda create --name d2l-zh python=3.10
激活虚拟环境
conda activate chatglm_env
退出虚拟环境
conda deactivate
显示虚拟环境列表
conda info --env
2 装显卡驱动
上网搜教程，记得先关闭noveau驱动再安装Nvidia驱动
nvidia-driver下载官网
我当时（2023.8）安装的版本：
注意，成功安装完nvidia-driver后运行nvidia-smi也能看到一个cuda版本，这是正常的。我们要用的cuda是接下来要安装的cuda，不是driver自带的这个。关于为什么会有两个cuda：https://zhuanlan.zhihu.com/p/523282507
（其实这个问题有一个避免方式，就是直接先安装cuda toolkit，然后会自带nvidia-sriver，这样的话 nvidia-smi 和 nvcc -V 的cuda版本就会一致了)
问题还没结束，我到底要以哪个cuda为准呢？
参考：https://www.jianshu.com/p/eb5335708f2a
3 装cuda toolkit
关于 cuda 和 nvidia-dirver版本的兼容关系
关于最低driver版本的兼容性：https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/
即：可以使用较低版本的driver来运行cuda，但是会有一些功能受限
上cuda官网下载cuda toolkit：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_network
（这个时候是2023.8，所以这个网页打开是下载的cuda 12.2）
但是安装cuda toolkit的时候有一步：
记得选NO，否则会把之前的 nvidia-driver版本(535.98)覆盖成了cuda 12.2自带的nvidia-driver版本
（TMD，后来ubuntu自动更新功能把我的驱动更新了）
4 装cudnn
（2023.8）
还没搞，貌似是上官网（这里需要账号）安装文档安装即可
https://developer.nvidia.com/cudnn
（不过我没装cudnn也能跑深度学习）
（2023.10.16更新）
尝试安装 cudnn，成功。
附一个本人的cudnn安装过程记录
参考：cuda和cudnn的版本对应关系
cuda，cudnn版本对应官网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)
5 装pytorch、torchvision...
附一个本人的pytorch安装过程记录
