基于ubuntu20.04的anaconda和cuda安装

使用服务器训练深度学习模型环境安装(ubuntu20.04)

ubuntu 20.04安装

1.下载ubuntu.20.04镜像文件，使用rufus软件将U盘做成系统盘。
2.插入U盘，进入boot界面，改成U盘为第一启动项，按照ubuntu的引导流程安装ubuntu.

anaconda安装

1.去网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载anaconda的Linux版本。

2.或者直接在服务器终端输入：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

3.再执行命令：
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

4.输入指令conda -V，提示指令“conda:command not found”。

• 发现可能是环境变量设置的问题，解决步骤如下：
  • 终端输入vim ~/.bashrc，在文件最后加入:
    export PATH=/home/pudding/anaconda3/bin:$PATH,再保存退出。
  • 最后在终端输入：source ~/.bashrc
    5.输入指令conda -V,显示conda版本，则安装成功

显卡驱动安装

1.去nvidia官网选择使用的显卡对应的显卡驱动，我下载的是cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
2.传到服务器后，在终端输入指令：
sudo bash cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run安装
3.最后输入指令nvidia-smi查看是否安装成功

cuda安装（cuda 11.0)

1.去nvidia官网选择要安装的对应版本。

2…在终端输入：

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/
cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

显示：" failed to verify gcc version"。

3.输入指令gcc --version查看gcc版本，发现并未安装gcc
4.输入指令sudo apt install gcc安装gcc，再重复步骤2.
5.最后按照下列步骤设置环境变量：

• 直接使用指令vim ~/.bashrc在最后加入指令：

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

• 最后输入指令source ~/.bashrc
• 使用nvcc -V查看是否安装成功

PS：

• 由于已经安装过驱动，在cuda安装时把"drivers"勾选掉。
• 在最后安装时关于X server的那个选项记得选"no"

cudnn安装(cudnn 11.0)

1.从官网下载cudnn的对应版本，我下载的对应版本为：
cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39.tgz
2.传到服务器上解压，生成文件夹
cudnncudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39\cuda\include和
cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.5.39\cuda\lib64
3.在两个文件夹内分别打开终端，分别使用命令
sudo cp ./* /usr/local/cuda-11.0/include和
sudo cp ./* /usr/local/cuda-11.0/lib64
local/cuda-11.0/include和sudo cp ./* /usr/local/cuda-11.0/lib64``
将cudnn的对应文件夹下内容粘贴到cuda下。