Ubuntu18.04搭建深度学习环境（RTX3090+cuda+anconda3+Pytorch）
1.显卡驱动安装
1.1 查看显卡驱动
lspci | grep -i nvidia
可以看到，查看到的显卡型号名称是一个十六进制数字代码。接下来将得到的十六进制数字代码，带入网址中查询具体显卡型号： http://pci-ids.ucw.cz/mods/PC/10de?action=help?help=pci
得到最终的显卡型号：
1.2 显卡驱动下载
官网：NVIDIA
选择你的硬软件信息，搜索驱动程序。比如我是Ubuntu18.04系统、显卡是RTX 3090，选择好后开始搜索。
点击“开始搜索”后，页面下方会显示“驱动程序搜索结果”，选择第一个驱动版本为530.41的驱动，下载。
1.3 安装驱动
1.3.1 安装相关工具
确定你的安装环境是否有相关工具，若是没有可安装下面方法安装。
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install vim
sudo apt install lightdm
sudo apt install make1.3.2 禁用Ubuntu自带驱动
- 编辑配置文件：
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf - 跳至最后一行添加：
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
- 完成后执行：
sudo update-initramfs -u - 重启电脑后打开命令行执行：
lsmod | grep nouveau
如果没有信息输出，那么禁用nouveau驱动成功
1.3.3 关闭桌面模式
- 按“Ctrl+Alt+F1”进入命令行(或者使用命令：
sudo telinit 3)，输入用户名和密码登录 ， - 禁用X-Window图形界面服务：
sudo service lightdm stop 或 sudo /etc/init.d/lightdm stop
报错：
Failed to stop lightdm.service:Unit lightdm.service not loaded.
解决办法：
sudo apt-get install lightdm,并在弹出界面选择lightdm，然后执行sudo service lightdm stop
1.3.4 卸载自带驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau1.3.5 执行安装命令
# 给驱动run文件赋予执行权限：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03.run
# 安装驱动
sudo https://zhuanlan.zhihu.com/p/NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files参数说明：
-no-x-check：安装时关闭X服务-no-nouveau-check：安装时禁用nouveau-no-opengl-files：仅安装驱动，不安装OpenGL等文件
情况说明：
1.
The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
“Yes”
2.
Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?
“No”
3.
Nvidia’s 32-bit compatibility libraries?
“No”
4.
Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.
“Yes”，此项选No也可以
安装完成后打开X图形界面服务：sudo service lightdm start 或 sudo /etc/init.d/lightdm start
验证：输入nvidia-smi查看驱动信息
1.3.6 卸载显卡驱动
- 进入驱动文件目录（runfile安装）：
sudo https://zhuanlan.zhihu.com/p/NVIDIA-Linux-x86_64-470.74.run --uninstall - 清除NVIDIA和配置文件（ppa源安装）：
sudo apt-get purge --remove nvidia*
1.3.7切换显卡
sudo lshw -c display # 查看当前使用的nvidia驱动程序
sudo sudo apt install nvidia-prime # 安装nvidia-prime
sudo prime-select query # 查看当前显卡
sudo prime-select intel # 设置Intel显卡
sudo prime-select nvidia # 设置NVIDIA显卡1.4.踩坑
1.4.1 安装驱动后重启无法进入系统
重启驱动后无法进入图形界面，可以进入命令界面，查看lightdm状态，发现
查看桌面管理器是否是lightdm：cat /etc/X11/default-display-manager
查看lightdm状态:systemctl status lightdm
切换lightdm和gdm
sudo service lightdm stopsudo dpkg-reconfigure gdm3sudo service gdm start
解决办法
cd /etc/X11
mv xorg.conf xorg.conf.bak
reboot也可参考：https://blog.csdn.net/m0_67402914/article/details/126597754
如果尝试多种方法都无法解决，就重装系统，这个是终极大法，重装后再安装，可能一遍就成功了，我的就是
1.4.2 Error: An NVIDIA kernel ‘nvidia-drm’ appears to already be loaded in your kernel.
解决办法
1. 获得超级用户权限
sudo -i
2.
进入无窗口界面
sudo systemctl isolate multi-user.target
卸载系统的nvidia驱动
sudo modprobe -r nvidia-drm
sudo modprobe -r nvidia_modeset
3. 重装 NVIDIA 驱动
sh https://zhuanlan.zhihu.com/p/NVIDIA-Linux-x86_64-XX.sh
4. 进入图形界面
sudo systemctl start graphical.target
5. 重新启动
sudo reboot1.4.3 开机之后，没有图形界面，也无法使用命令窗口界面。
参考:https://blog.csdn.net/m0_67402914/article/details/126597754
1.4.4【NVIDIA】显卡报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver
原因：系统内核升级了，导致新版本内核和原来显卡驱动不匹配
解决办法：
- 查看nvidia版本号
bash ll /usr/src/
2. 安装dkms
bash sudo apt-get install dkms
3. 执行
bash sudo dkms install -m nvidia -v 520.56.06
2. 安装CUDA
2.1 下载对应版本的CUDA
通过命令nvidia-smi查看cuda版本，然后安装对应版本的CUDA Toolkit，理论上不高于cuda版本的都可以,这里本机的cuda版本是11.8,因此选择11.8版本的安装
链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
根据自身系统选择合适的安装包
将页面的命令输入命令行，下载、安装cuda
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
2.2 安装CUDA
安装：
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run输入accept:
这里我们需要注意，CUDA在这里会默认帮我们安装驱动，由于我们已经安装好 NVIDIA驱动，第一行需要取消安装（我们不建议使用 CUDA 默认安装驱动，可能会出现一系列问题）
点击空格，取消安装驱动，然后选择install
完成安装：
安装之后，我们进入 usr/local 目录，可以看到已经有了 cuda 和 cuda-11.8 两个文件夹，已经通过软链接的方式将 cuda11.8 配置为默认使用 cuda 了
2.3 配置环境
打开环境变量配置文件
vim ~/.bashrc在文件最下面加三行，保存
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.8/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-11.8激活配置文件
source ~/.bashrc测试CUDA是否安装成功
nvcc -V正确输出即代表 CUDA 安装配置完成
3. 安装cuDNN
下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
下载tar.xz文件，下载文件需要账号，可以自己注册一个或者去网上找别人分享的账号
解压缩：
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.8.1.3_cuda11-archive.tar.xz进入加压后的目录：
复制文件
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*注意一下:cudnn8.0以上会将版本信息更新到cudnn_version.h文件中,也需要将这个文件复制,否则验证的时候会没有反应
sudo cp include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/验证是否安装成功：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2出现如下信息即成功
4.安装Anaconda
4.1 下载安装包
进入 Anaconda 官网选择对应 Linux 平台下载安装包:Anaconda
若是查找历史版本，则可以访问下方链接：
https://
repo.anaconda.com/archi
ve/
https://
mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
/anaconda/archive/
4.2 安装
sudo bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh4.2.1按回车键
4.2.2 许可协议
许可协议其实蛮长的，会有多页。如果没看到让你输入的地方，并且末行显示--More--，可以按Z键翻页，或者按Q跳到最后,输入yes，并按回车键
4.2.3 修改安装路径
Anaconda的安装位置默认会在执行用户的home目录下的anaconda3目录中，如果是要给服务器的全部用户安装的话，建议改成公共的位置（如果安装时没有添加-u，目录如果存在会报错）。下面我是给改成安装在/usr/anaconda3下了。
4.2.4 初始化
询问是否初始化conda的环境，直接输入yes
安装完成。
安装完成后，若是我们发现依然无法识别 conda 命令，那是因为环境变量文件配置了，但没有激活，执行以下命令激活环境变量配置文件
source ~/.bashrc4.2.5 配置环境变量
因为anaconda3安装在/usr/anaconda3目录下，不同的用户需要配置一下环境变量，才能正常使用
修改.bashrc文件:
vim ~/.bashrc在最后一行添上：
export PATH=/usr/anaconda3/bin:$PATH让命令生效：
source ~/.bashrc或者执行下方命令(根据实际情况修改bin之前的目录)：
/usr/anaconda3/bin/conda init bash5. 安装pytorch
下载路径：Pytorch
根据命令下载安装程序
安装成功后，进入python环境，输入
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)
print(torch.backends.cudnn.version())输出结果：
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