Ubuntu+CUDA+Pytorch搭建全过程及防踩雷指南
Ubuntu + CUDA + Pytorch 搭建全过程及防踩雷指南
近期装了一台新机子，主要是安装Nvidia的驱动、CUDA和Pytorch，磕磕绊绊碰壁了几次，终于能跑通了。参考了网上特别多教程，在这里做一点小总结也分享给大家~
1. Anaconda环境
Anaconda环境的装配网上教程都蛮清晰，具体是从官网下下来安装包后用bash运行，基本不会出什么差错，可以参考下文：
https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091098
装完Anaconda环境后可以新建一个虚拟环境，试装就叫Pytorch好了
conda create -n Pytorch python = 3.8
按y确定，然后激活这个虚拟环境
conda activate Pytorch
2. Nvidia驱动
好啦，现在我们可以看看电脑有没有Nvidia驱动，一般毛坯机是没有的，先试试这个代码 nvidia-smi
发现他提示你没有指令，给你推荐了几个可以下载的，这时不着急按他提示做，因为你下载下来的版本会比较低，我们可以下一些新版的驱动。
我们进入系统的” 软件与更新“，可以看到里面有” 附加驱动“，选择适合显卡的驱动版本号（这里可以去nvidia官网查询适合的驱动号是多少）
另外，网上也有用其他方式安装的，当时没有采用那些方式，个人还是比较推荐这种。
记得安装完之后要重启电脑，装好之后，我们再输入
nvidia-smi，就可以看到电脑的各种参数了，请注意在右上角可以查看到CUDA的版本号（我在这里是11.6），这在后面会非常关键。
; 3. 安装CUDAtoolkit
如果你是小白的话可能分不清装CUDA并不意味着你有CudaToolKit，要验证你的电脑是否有CudaToolKit，可以用以下指令： nvcc -V
很显然在安装前，这个指令是会报错的，这时候就上官网下载 相应版本的CudaToolKit，这里的版本要尽可能跟刚刚查到的CUDA版本号相同，虽然有一些向下兼容的情况，但是如果版本一样会省去很多不必要的麻烦。
在这里要注意的 雷区是，如果输入nvcc -V没有输出的话，系统会提示你用一个指令下载cudatoolkit
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
结果下载下来的版本会跟你的CUDA差很多，例如我的CUDA是11.6，下载下来的CUDAtoolkit版本只有9.1，这会导致之后产生很多不必要的兼容问题。
安装成功后，可以使用 nvcc -V查看cudatoolkit，但这个时候可能还是没有输出，因为cudatoolkit需要添加进环境变量中，我们打开~/.bashrc配置环境变量（可以用vim），
输入以下的代码
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.6/bin
这里的cuda版本是和我安装的版本一样的，如果你安装不同的版本，进入 /usr/local/文件夹下查看你的cuda安装包是什么名字。
:wq保存退出vim后，在terminal里运行以下代码
source ~/.bashrc
完成后再尝试 nvcc -V，如果成功输出说明安装成功。
4. 安装Pytorch
import torch
print(torch.cuda.is_available())
结果为True的话，说明你的安装已经完成啦！
另外，网上还有一些博主会安装CUDNN，貌似Pytorch的运行是不会用到这个的，如果要安装是需要注册Nvidia账号的，建议还是走官方的渠道安装。
总结
这篇博文主要是总结一下这几天以来安装踩到的坑，日后装机或许还会用到，分享出来希望能帮助到大家，也欢迎各位大佬批评指正~~
Original: https://blog.csdn.net/m0_53942023/article/details/123675401
Author: RammusLeo
Title: Ubuntu+CUDA+Pytorch搭建全过程及防踩雷指南
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