【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】

Ubuntu安装步骤参考文章 知乎：Ubuntu 20.04系统安装及初始配置

目录

一. 制作启动盘

1.1 下载镜像文件

先在Ubuntu官网下载系统镜像（或直接bing搜索对应版本）。【Ubuntu官网】

1.2 制作启动盘

参考这篇文章 https://blog.csdn.net/qq_21386397/article/details/129894803

1. 需要准备一个U盘（使用之前将U盘中内容做好备份，做成启动盘后U盘内文件将被清空！）
2. 去rufus官网或其他网站下载软件，用于将上一步下载好的镜像文件写入U盘。官网： rufus官网 更多版本下载：其他版本 github：在github下载 无需安装，下载后可直接使用
3. 制作启动盘

二. 安装系统

2.1 启动计算机并进入BIOS

根据自己电脑主板确认如何进入BIOS，我的是按F2或DEL进入。
插入制作好的启动盘后开机，然后快速按F2进入BIOS后，选择启动盘启动。

2.2 开始安装

(安装时忘记截图，从别人的教程里引用一些图片)

1. 成功启动后，会进入安装引导界面，选择语言，然后点击Install Ubuntu
2. 接下来选择键盘布局，然后继续
3. 选择网络> 这一步可以选择不连接网络，连接网络后会在安装时多下载一些东西，导致安装的慢些。
4. 选择普通安装（normal installation）
5. 安装方式> 这一步有多种选择：可以如图选择安装，会自动分配各种分区并安装；也可以选择下面的Somthing else，手动分区。如果一之前安装过系统，他还会有另外的选项，如【按照原有系统分区，覆盖安装】和【与原有系统共存】下面具体说一下选择Something else手动分区的方案：我安装的这台主机的硬盘是2T的，出于以前的习惯，我只分了efi、/boot、/、/home这几个必要的分区，具体如下表分区名称选择分区文件系统类型空间大小描述efi系统分区逻辑分区XXX2Gefi是UEFI引导，它的作用和boot引导分区一样，但是boot引导默认grub引导。其容量给2048MB足够/boot逻辑分区ext41G左右引导分区，给固态硬盘的1G=1024MB/逻辑分区ext4200G固态硬盘安装系统和软件，即除挂载home以外的全部都放在这里，因此空间不能太小/home逻辑分区ext42T固态硬盘所有内存用于存储数据和各类文件夹，视频等和下载内容等，相当于个人文件夹，建议分配稍微大一些
6. 选择时区> 分区后会稍微等待一段时间，之后出现如下画面，选择所在时区即可
7. 输入用户信息> 输入你的名字、计算机名、用户名、用户密码。其中计算机名和用户名不建议取太长，否则后面在使用系统时，偶尔需要用到用户名或计算机名的场景会很麻烦（输很长的名字）。
8. 等待安装完成
9. 重启系统

三. 安装nvidia显卡驱动

参考文章 ：Ubuntu18-22.04安装和干净卸载nvidia显卡驱动——超详细、最简单

1. 安装依赖

sudoapt-get update   #更新软件列表sudoapt-getinstall g++
    sudoapt-getinstall gcc
    sudoapt-getinstallmake

或

sudoapt-getinstall build-essential gcc-multilib dkms

>如果遇到无法下载的情况，可能是因为安装完系统后源不可用，可以先更换国内镜像源后在进行本步骤（换源方法：[写给工程师的 Ubuntu 20.04 最佳配置指南](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139305626) 第**2、3**步）

2. 卸载原有驱动

sudoapt-get remove --purge nvidia*   # 或者nvidia-*

3. 官网下载对应驱动

下载好之后，注意把nvidia驱动放在英文名文件夹下，比如mkdir driver 新建文件夹“driver”
官网地址：Nvidia驱动下载地址
我这里显卡是4090，官网推荐驱动版本为535.54.03

4. 禁用nouveau

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者(blacklist-nouveau.conf)

(如果没有gedit输入以上指令会报错，可以 sudo apt-get install gedit 安装 gedit 或使用 nano 代替 gedit )

在打开的blacklist.conf末尾添加如下，保存文本关闭

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

在终端输入如下命令，进行更新

sudo update-initramfs –u

更新结束后重启电脑

sudoreboot

重启后在终端输入如下命令，如果没有输出则说明成功禁用nouveau

lsmod |grep nouveau

5. 停止当前的显示服务器

最简单的方法是使用telinit命令更改为运行级别3。在终端输入以下linux命令后，显示服务器将停止。

sudo telinit 3

一般执行完上述命令后，系统自动进入文本界面tty；
如果进不去，就按Ctrl + Alt + F1～F6中的一个 (分别对应进入tty1~tty6)
然后输入用户名和密码

6. 在文本界面中，禁用X-window服务

在终端输入

sudo /etc/init.d/gdm3 stop或者（sudo service gdm3 stop）

7. 安装驱动

cd命令进入到存放驱动的目录，输入命令（命令中的文件名以你下载的驱动为准）

sudochmod777 NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run   #给你下载的驱动赋予可执行权限，才可以安装sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.54.03.run –no-opengl-files   #安装

安装过程中可能出现的选项
问题选项The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?yesWould 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?NoNvidia’s 32-bit compatibility libraries?No**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.**No

以上问题并非按我写的顺序出现，但是当时没有截图所以忘记顺序了。表格中最后一个问题需要注意，在其它的教程中，这个问题选yes，但是在我安装系统的过程中，选yes会导致电脑重启后无法正常开机。所以这里我选了No，重启后能够正常开机。（Ubuntu20.04 、显卡4090）

8. 重启图形界面

安装完成后退回图形界面：

sudo init 5

or

ctrl + alt + f7 

or

sudoservice gdm3 restart

或者终端输入 reboot 重启

9. 测试显卡驱动是否安装成功

终端输入：

    nvidia-smi

出现类似下图的界面，说明成功安装驱动

四. 安装CUDA

为了能够使用pytorch2，我在这里安装的CUDA11.8版本。
参考教程：CUDA_11.8安装-知乎

1. 官网下载CUDA

CUDA Toolkit 11.8 Downloads

按照图中选项选择可以得到两条命令

2. 下载CUDA

终端输入上一步获得的命令，下载runfile文件

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

3. 安装

执行上一条命令下载runfile文件后，cd到文件所在路径，执行下面的命令，安装cuda

sudosh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

执行后稍微等待，会出现如下画面

输入accept后按回车继续

上下移动光标到Driver位置，按空格取消选择；用相同的操作取消另外三个选项，只安装CUDA Toolkit 11.8主体（如图）

继续移动光标到Options，按回车，进入安装配置界面（如下）

光标移动到Toolkit Options，按回车，进入CUDA安装配置界面\

如上图，去掉所有多选选项，特别是Create symbolic link from /usr/local/cuda选项，最好是去掉。这样安装完成后，是不会在/usr/local/下生成cuda软链接目录。这个软链接目录在安装过程中是不可修改的，当我们安装多版本CUDA时，会重复覆盖这个软链接目录，对我们使用CUDA会产生不必要的麻烦。

CUDA默认安装在/usr/local/目录下，一般Change Toolkit Install Path可以不做修改。但如果是普通用户安装，需设定安装路径为用户主目录下，光标移动到Change Toolkit Install Path按回车，手动修改安装路径后按回车退出路径配置界面

如果想要修改路径，可以设置为自己想要放在的位置，如 /home/用户名/app/cuda-11.8/

4. 设置CUDA环境

如果上一步选择用root用户安装在默认路径，则普通用户环境变量配置如下示例：

exportPATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.8/lib64

如果是普通用户安装在自己的用户目录下，环境变量配置如下示例：

exportPATH=/home/duyong/apps/cuda-11.8/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/duyong/apps/cuda-11.8/lib64

使用户配置文件即刻生效

source ~/.bashrc

验证CUDA是否安装成功

nvcc -V

如果有类似如下输出说明安装成功

nvcc: NVIDIA ® Cuda complier driver
Copyright © 2005-2022 NVIDIA Coropration
Bulit on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022
Cuda copiltation tools, release 11.7, V11.7.99
Build cuda_11.7.r11.7/compiler .31442593_0

安装完成后重启

五. 安装CUDNN

官网下载地址：（需要注册）

https://developer.nvidia.com/cudnn



点击下载，下载完成后解压文件，在当前文件夹下打开终端，输入：

sudocp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudocp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudochmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudochmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

此步操作为拷贝文件到指定位置，并赋予权限

验证是否安装成功，输入：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h |grep CUDNN_MAJOR -A2

安装成功会有类似下图的输出

六. 安装Anaconda

参考：Ubuntu 20.04安装Anaconda3及简单使用

七. 安装Pytorch2

参考：超详细 Ubuntu安装PyTorch步骤

参考文章

1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/590877041
2. https://blog.csdn.net/hwh295/article/details/113409389
3. https://blog.csdn.net/Perfect886/article/details/119109380
4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/61255639
5. https://blog.csdn.net/m0_50117360/article/details/108403586
6. https://blog.csdn.net/KRISNAT/article/details/124068391