ubuntu配置过程，包括：cuda，cudnn，anaconda

淡淡的烟草味﹌ 2023-01-07 04:58 137阅读 0赞

### 1. 装系统部分： ###

1.1 下载系统：

下载[ubuntu16.04系统][ubuntu16.04]，装桌面版选择desktop，装服务器版选择server，区别是desktop有图形界面，server没有图形界面，我建议装个desktop，方面操作。

32位的选择i386，64位的选择amd64，最后我选择的是：[ubuntu-16.04.7-desktop-amd64.iso][]。

1.2 将U盘制作为ubuntu系统启动盘：[教程][Link 1]，只需要看其中UltralSO使用教程，其他的不建议看。

记得把U盘的重要信息提前备份，后面会将U盘格式化。如果你是装在服务器上，那你需要准备一个格式化好的硬盘区域来装系统，如果你是装在自己电脑上，也是一样.

1.3 装系统

(1) 开机，进入BIOS系统；

(2) 选择"UEFI U盘名"启动（我的是按F8显示）；

(3) 点击"install ubuntu"；

(4) 进入"welcome" 页面，“选择"语言"（建议英文）；

(5) 进入"Prepareing to install Ubuntu" 页面，什么都不需要选，直接"continue"。

(6) 进入"installation type" 界面（第二张图是中文的），先选择"Erase disk and install Ubuntu"（清楚整个磁盘并安装ubuntu）。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

(7) 进入 “Erase disk and install Ubuntu” 界面，选择之前准备好的磁盘，然后 "continue"。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

(8) 后面的依次是选择 "时区"， 选择键盘布局(English)，键盘布局千万别选中文，这是布局不是输入法，然后就开始正式安装系统了。

(9) 现在是默认分区，包括：EFI分区、根目录分区、交换空间，比如：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

(10) 但是默认分区的交换空间太小，而且系统使用了整个磁盘空间，下面我们开始自定义分区，还是像之前一样，重启进入BIOS系统、选择UEFI U盘启动项、install ubuntu、选择语言等等，这些都跟上面的选项一样，一直到下面这张图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

(11) **我们选择 "something else" （其他选项）**，找到我们安装系统的磁盘：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

(12) 基于上图，"/dev/sdg2 ext4"：根目录分区、 "/dev/sdg3 swap"：交换空间(swap area).

我们选择 "/dev/sdg2 ext4" 一栏，点击下方的 "-" 号，再选择 "/dev/sdg3 swap" 一栏，点击下方的 "-" 号，删掉这两个分区，但是注意 "/dev/sdg1 efi"（efi分区）不要删除。

(13) 然后就可以根据需要分区了，下面给出我的分区：

Device for boot loader installation: 选择你上面几步安装系统的那个磁盘，也就是下面第二张图时你选择的那个磁盘。然后 "continue"，后面的操作跟上面的相同。

**分区建议在1.2小节（往下拉）。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

1.2 分区大小建议：

可以只分 / (根目录)，这样home和usr会使用根目录的空间。

我的分法：

/ ：256G，usr：256G，home : 512G，swap area：12G，boot：1G

/ 、swap area、boot 都是主分区(Primary )，home 和 usr 是逻辑分区(Logical)，全部选择 "Beginning of this space"。

home分区不要太小，相当于软件盘。

### 2. 网络配置方面： ###

2.1 远程连接，装完系统之后先把ssh装上，不然用不了远程连接。

sudo apt install openssh-server

### 3. cuda10.1+cudnn安装 ###

3.1 下载安装包：[CUDA Toolkit 10.1 update1 Archive | NVIDIA Developer][CUDA Toolkit 10.1 update1 Archive _ NVIDIA Developer]，选择runfile。

如果需要其他版本，直接百度搜就可以，如下图：

![2021011616582345.png][]

3.2 运行安装包：sudo sh cuda\_10.1.105\_418.39\_linux.run

出现一个选择界面：中括号"\[X\]"表示安装，空"\[ \]"表示不安装，"Enter"可以选择或者取消选择，建议驱动程序在这之前另装，此处取消选择，然后选择"Install"，"Enter"进行安装。

驱动安装方法：[参考教程（适用于ubuntu16.04）][ubuntu16.04 1]，如果报错：Error: retrieving gpg key timed out，解决方法：[参考教程][Link 2]，其中所需要信息被折叠了，可以Ctrl + F搜索关键字：[Technical details about this PPA][]，然后打开。

关键信息所在网页：[https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa][https_launchpad.net_graphics-drivers_archive_ubuntu_ppa]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

安装成功显示下图，其中包含了环境变量的配置过程，为了方面cuda多版本之间的切换（如果你只使用一个cuda版本，可以不用管），我们在配置环境变量时，不直接使用cuda-10.1，

而是在cuda-10.1相同目录下建立一个软连接cuda指向这个cuda-10.1文件，使用这个cuda文件配置环境变量，这样只需要让cuda软链接到不同的cuda-xx.x文件，就能实现cuda的版本切换。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

3.3 添加环境变量（不需要多个版本cuda切换的，把下面的cuda换成cuda-10.1即可，详情请看上面的解释）：

找到/etc/profile，运行下面的语句打开

sudo vim /etc/profile

把下面三行加到文件末尾

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
    export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

运行下面语句让配置生效

source /etc/profile

运行下面的语句查看环境变量

export

3.4 安装cudnn

cudnn下载： [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive][https_developer.nvidia.com_rdp_cudnn-archive]

选择：![20210116152341903.png][]进行下载。

解压：tar -zxvf cudnn

把cudnn放到cuda文件：运行下面四行语句，因为这里的cuda文件是软链接，其实是放在了cuda-10.1中。

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
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看版本：

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

返回值如下，表示cudnn的版本是7.6.0。

![2021011615351911.png][]

### 4. anaconda安装 ###

4.1 下载地址：[https://repo.anaconda.com/archive/][https_repo.anaconda.com_archive]，或者用清华源：[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/][https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive]

4.2 运行下载包：

bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh

一直确认("yes"或者"enter")。

如：其中会告诉你安装位置，如图所示，"enter"回车确认就好。

![20210116160453114.png][]

如：安装完成，是否初始化，yes确认。

![20210116160602840.png][]

安装成功：

![20210116160826986.png][]

打开.bashrc文件查看anaconda的环境变量如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

但是此时在命令行中输入python，使用的还是自带的python2.7，使用export命令发现环境变量中也没有anaconda，说明我们的.bashrc并没有立即生效，运行下面的语句使其生效：

cd ~ # 切换到用户主目录
    source .bashrc  # 生效

### **5. 虚拟环境的搭建** ###

**可以先修改一下Anaconda的镜像源：[参考教程][Link 3]，[参考教程2][2]**

**pip镜像源修改方法：[参考教程][Link 4]**

创建虚拟环境，env\_name是虚拟环境名称，python用来设置虚拟环境中python的版本，如python=3.6。

conda create -n env_name python=x.x

激活（进入）虚拟环境

source activate env_name

### 6. 下载pytorch ###

方法1. 命令行下载

命令查询网址：[Start Locally | PyTorch][Start Locally _ PyTorch]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

选择合适的CUDA版本，如果你想使用自己配置的镜像源，而不使用官方，需要去掉后面的 -c pytorch，如果你的cuda版本！=11.1，不需要 -c conda-forge，下面举个例子：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

方法2. 安装包下载

下载whl安装包之后，直接使用该安装包下载，torch和torchvision版本的对应可以上网搜一下，下面举个例子：

pip install torch-0.3.0.post4-cp27-cp27m-linux_x86_64.whl
    pip install torchvision==0.2

### 7. [附加一个使用pycharm在本地更改服务器程序代码的方法。][pycharm] ###

[ubuntu16.04]: https://blog.csdn.net/kwame211/article/details/83902851
[ubuntu-16.04.7-desktop-amd64.iso]: http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-releases/16.04/ubuntu-16.04.7-desktop-amd64.iso
[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_36661831/article/details/79724930
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221119/9e219170d64f446ea6814b2fd2f20cab.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210319112934277.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210319113432763.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210319114124739.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210319114640285.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2,size_16,color_FFFFFF,t_70
[CUDA Toolkit 10.1 update1 Archive _ NVIDIA Developer]: https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update1?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
[2021011616582345.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2021011616582345.png
[ubuntu16.04 1]: https://blog.csdn.net/liuzongyuan1996/article/details/100761427
[Link 2]: https://www.tok9.com/archives/480/
[Technical details about this PPA]: https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa/+index#
[https_launchpad.net_graphics-drivers_archive_ubuntu_ppa]: https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210116145744218.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2,size_16,color_FFFFFF,t_70
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[https_developer.nvidia.com_rdp_cudnn-archive]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
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[https_repo.anaconda.com_archive]: https://repo.anaconda.com/archive/
[https_mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn_anaconda_archive]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
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[Link 3]: https://blog.csdn.net/qq_31402749/article/details/107495643
[2]: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
[Link 4]: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/
[Start Locally _ PyTorch]: https://pytorch.org/get-started/locally/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/2021030517180494.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM2OTE1Njg2,size_16,color_FFFFFF,t_70
[pycharm]: https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/107487658