【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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

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
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  2. 接下来选择键盘布局,然后继续
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  3. 选择网络
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    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)
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  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】

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    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 XXX 2G efi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 ext4 1G左右 引导分区,给固态硬盘的1G=1024MB
    / 逻辑分区 ext4 200G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 ext4 2T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

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  7. 输入用户信息

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    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

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  9. 重启系统

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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

	sudo apt-get update   #更新软件列表
	sudo apt-get install g++
	sudo apt-get install gcc
	sudo apt-get install make

	sudo apt-get install 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

	sudo apt-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

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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

sudo reboot

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)

sudo chmod 777 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? yes
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
Nvidia’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

sudo service 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
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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
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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

sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

执行后稍微等待,会出现如下画面
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输入accept后按回车继续
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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)

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

【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】,ubuntu,深度学习,linux

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

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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:

export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$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:

export PATH=/home/duyong/apps/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$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
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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:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod 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 -A 2

安装成功会有类似下图的输出
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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步骤文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-698101.html

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

到了这里,关于【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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