Ubuntu显卡驱动及相关深度学习环境安装 |
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Ubuntu显卡驱动及相关深度学习环境安装
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安装了很多次了，每次都要到处翻博客，就很烦，自己来整理一下关键步骤。 注意：在驱动以及环境的搭建时，需要格外注意包之间版本的依赖关系，因此需要在最开始就确定所有包的版本依赖关系 本次需要配置的环境是： Python 3.7, Pytorch 1.6(GPU), cuda10.1, cudnn7 and torch-geometric 1.6.3. 注：本文环境搭建均采用Anaconda虚拟环境进行，以方便不同项目环境管理，如对Anaconda不了解，可以看我另一个Ubuntu下Anaconda安装与使用 一、由于不同Cuda版本对显卡驱动有要求
一般老的显卡，不能够更新很新的Nvidia驱动，因此老卡能够使用的Cuda版本也只能是比较老的版本，这个制衡关系可能需要注意。 因此我这里需要安装>=418.39版本的驱动 Nvidia驱动下载官网 二、显卡驱动安装（传说使用这一句就可以安装，未证实，自行取用： sudo apt-get install --no-install-recommends nvidia-driver） 2.1 禁用nouveau 打开相关文件 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该空白文件中写入 blacklist nouveau options nouveau modeset=0运行 sudo update-initramfs -u重启 sudo reboot运行下面命令，若无输出则禁用成功 lsmod | grep nouveau
打开环境配置文件 sudo vim ~/.bashrc(:wq 命令可保存退出vim) 在文件最后加入 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=/lib/x86_64-linux-gnu:$LD_LIBRARY_PATH使环境变量生效 source ~/.bashrc2.3 安装驱动 首先将驱动放在home目录的根目录下，这样后面运行安装命令时无需增加其他路径名。(记下驱动的文件名) Ctrl-Alt+F2 进入命令行界面(也有可能F其他，自己试一下) 在此输入用户名和密码回车登录 关闭图形界面，这里的作用我个人理解有点类似windows里的安全模式 sudo service lightdm stop此时 Ctrl-Alt+F7 将无法返回图形界面，除非重新开启 sudo service lightdm start给驱动文件赋予执行权限 sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-470.74.run执行安装 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-470.74.run –no-opengl-files
(conda 找不到这个版本的包，虚拟环境激活后，使用pip安装的位置仍在该虚拟环境下) 下载地址 选择自己要下的版本 解压到下载的目录中(自行替换文件名和解压地址) sudo tar xfz pycharm-community-2021.2.2.tar.gz -C ./第一次打开Pychram需要进入解压文件夹中 cd ./pycharm-*/bin sh pycharm.sh即： |
摘自官网
2.2 修改环境配置文件
最开始会出现 The distribution-provided pre-install script failed! 选 继续即可 另外除了一个xconfig什么的，需要选择yes 其余的敲回车就完事了
附：pip换源
创建快捷方式： 
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