声明：此文章是在初步接触深度学习的时候，参考几位前辈的博客自己进行安装后整理的步骤，所参考博客链接如下：

#https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040
#https://blog.csdn.net/qq_42779103/article/details/108754887
#https://blog.csdn.net/weixin_44776894/article/details/106159483

正文开始——————————————————————————

一、系统要求

Ubuntu20.04

二、系统安装好后先安装显卡的驱动

2.1查看是否有显卡驱动

#在终端输入以下命令进行查看
nvidia-smi

如果无法查看，就说明还未安装显卡驱动
注：查看推荐驱动命令

ubuntu-drivers devices

带有recommended的就是推荐的显卡驱动

2.2显卡驱动安装

在软件和更新中，选择附加驱动，选择上一步查看到的驱动版本点击附加驱动等待安装就可以了，安装完成后重启

2.3本地路径下安装驱动

2.3.1安装之前先卸载已经存在的驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

2.3.2禁用nouveau

通过以下命令打开/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件最后添加

blacklist nouveau

保存后执行如下命令禁用nouveau

sudo update-initramfs -u

2.3.3

输入以下命令关闭桌面服务后即可开始安装驱动

sudo service lightdm stop

2.3.4开始安装驱动

首先在官网下载自己所需要的驱动https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

之后在下载目录下打开终端
运行刚下载的驱动程序

sudo ./***
#***为你所下载的驱动的名称，要全部复制再运行

之后按照如下步骤安装即可：

2.3.5验证是否安装成功

在终端输入 nvidia-smi

三、安装Anaconda3

3.1 安装包的下载

anaconda官方下载地址：
https://www.anaconda.com/products/individual

清华镜像源下载地址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

3.2安装

在下载目录下打开终端

bash Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

一直回车加yes就可以完成安装了，这部分还是特别好操作的

3.3配置环境变量

在终端输入命令

gedit ~/.bashrc

在打开文件最后一行添加：

export PATH="/home/awei/anaconda3/bin:$PATH"

这里的路径选择是你的Anaconda的默认安装路径，默认在home下。
点击保存，关闭bashrc文件，最后一定要在终端输入下面命令才能生效：

source ~/.bashrc

输入以下命令即可打开相应

spyder  			#打开Spyder
ipython 			#打开IPython
jupyter notebook  	 #打开Jupyter notebook
anaconda-navigator 	 #打开Anaconda Navigator

四、安装cuda

4.1下载cuda

在官网下载相对应的版本进行下载

#https://link.jianshu.com/?t=https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

4.2安装方法1

终端命令直接安装，无需下载

4.2安装方法2（推荐）

下载目录下运行终端

chmod +x cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run

选择Continue

输入accept

cuda安装包是自带显卡驱动的，因为在前面已经安装了驱动，所以按空格去掉安装显卡驱动的选项，然后选择install

4.3配置环境变量

输入gedit ~/.bashrc命令打开文件，在文件结尾输入以下语句

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

更新环境变量配置 source ~/.bashrc

4.3验证安装

输入nvcc -V命令查看cuda信息

五、安装cuDNN

5.1下载

下载链接
下载时需注册账号，按照提示操作即可

https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey

5.2安装

进入下载目录，在终端打开，解压下载的包，并将其拷贝到lib64和include这两个目录

tar -zxf cudnn-11.0-linux-x64-v8.0.3.33.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/

六、安装pytorch

6.1进入官网选择当前机器环境

https://pytorch.org/get-started/locally/

6.2运行command中的命令

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

按照提示向下操作即可

6.3清华镜像源安装

pytorch在国内的网络环境下会出现下载速度慢，或者下载失败的情况，可以添加清华镜像源下载

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes	

配置完成后运行的command命令改为，这里删除了 -c pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

按照提示输入y等待安装完成，如下图

6.4测试安装是否成功

在终端下依次输入以下命令

python #显示python版本
import torch
import torchvision
torch.cuda.is_available()

未报错则安装成功

七、总结与指正

刚入门不久，很多东西都在慢慢的学习中，因为自己是在安装完成后进行的总结，所以文章中的图片部分来自于网络，但所要表达的意思都完全的表达出来了。敬请各位指正。