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

  2. 接下来选择键盘布局,然后继续
    【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】,ubuntu,深度学习,linux

  3. 选择网络
    【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】,ubuntu,深度学习,linux

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

  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】

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

    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

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

  7. 输入用户信息

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

    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

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

  9. 重启系统

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

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

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

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

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
【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】,ubuntu,深度学习,linux
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
【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】,ubuntu,深度学习,linux
输入accept后按回车继续
【Ubuntu 20.04安装和深度学习环境搭建 4090显卡】,ubuntu,深度学习,linux

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)

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

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

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

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

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!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Ubuntu20.04配置深度学习环境(全网最细最全)

    目录 一、NVIDIA显卡驱动安装 二、安装CUDA 三、安装cuDNN 四、安装Anaconda 五、Anaconda的简单使用 5.1 管理环境 5.2 管理包(package) 5.3 conda install 与 pip install 5.4 conda configuration        默认你已经完成Ubuntu20.04的安装,如果没安装的话可以参考其他博客,我的显卡是GTX1660Ti     

    2024年04月09日
    浏览(69)
  • RTX4080+Ubuntu20.04深度学习环境配置(小白入门友好)

    因为科研需要,最近几个月开始入门深度学习,准备做语义分割相关的东西。整了一块16G的4080显卡,从0开始学习配置,但找了网上很多资源,感觉很多都不适合纯小白入门。第一次配置成功后没有做记录,昨天因为系统的ubuntu图形用户界面崩掉了,整了很多方法,都没有成

    2024年02月04日
    浏览(64)
  • Ubuntu20.04配置深度学习环境yolov5最简流程

    1.首先给Ubuntu安装Chrome浏览器(搜索引擎换成百度即可) 安装命令:打开终端直接输入 2.换成搜狗输入法(如果安装完成无法打汉字,可输入以下命令) 3. 安装WPS for Linux 进入搜狗for linux官网下载搜狗输入法 ,下载x86版本 4. 安装其它之前需要先安装anaconda 先去官网下载好a

    2024年02月08日
    浏览(37)
  • ubuntu20.04一键安装VScode搭建ROS编程环境

    VSCode 全称 Visual Studio Code,是微软出的一款轻量级代码编辑器,免费、开源而且功能强大。它支持几乎所有主流的程序语言的语法高亮、智能代码补全、自定义热键、括号匹配、代码片段、代码对比 Diff、GIT 等特性,支持插件扩展,并针对网页开发和云端应用开发做了优化。

    2023年04月24日
    浏览(41)
  • ubuntu20.04配置ros noetic和cuda,cudnn,anaconda,pytorch深度学习的环境

    这里介绍下本篇文章的目的,为了方便自己日后在其他主机上搭建环境,也为了帮助遇到相同问题的人。本篇文章主要是解决ubuntu20.04搭建机械臂视觉抓取的环境部署问题。第一个环境了ROS环境,第二个环境是深度学习yolov5的环境。 这里推荐鱼香ros的便携式安装方法,这里感

    2024年02月07日
    浏览(60)
  • 【深度学习环境配置】ubuntu 20.04+4060 Ti+CUDA 11.8+pytorch(装机、显卡驱动、CUDA、cudnn、pytorch)

    【深度学习环境配置】ubuntu 20.04+4060 Ti+CUDA 11.8+pytorch(装机、显卡驱动、CUDA、cudnn、pytorch) 📆 安装时间 2023.11.08-2023.11.10 Windows 和 Ubuntu 双系统的安装和卸载 B站教程 【本文基本上跟这个详细教程一致,优先推荐看这个!】ubuntu20.04 下深度学习环境配置 史上最详细教程 【精

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • ubuntu20.04搭建arm交叉编译环境

    源码下载地址:Downloads | GNU-A Downloads – Arm Developer 要根据目标系统选择编译器版本,我的主板: aarch64bit体系结构(arm 64bit),linux内核GNU操作系统=GNU/Linux操作系统(简称linux) 大端模式(Big-endian),是指数据的高字节,保存在内存的低地址中,而数据的低字节,保存在内存

    2023年04月24日
    浏览(36)
  • Ubuntu20.04+SGX(一):环境搭建与测试

    Ubuntu 20.04 Intel® Xeon® Gold 5318Y 测试方法参考官方文档 如果输出为空,则表示不支持,可以使用simulation mode,但该模式不能用于发布版环境。 如果输出中包含 SGX_LC: SGX launch config supported = true ,则支持DCAP(数据中心标记基元,即远程认证服务)功能。FLC 即 Flexible Launch Control。

    2024年02月09日
    浏览(26)
  • Ubuntu20.04搭建OpenGL环境(glfw+glad)

    本文在VMware安装Ubuntu20.04桌面版的环境下搭建OpenGL, 按照本文搭建完成后可以执行LearnOpenGL网站上的demo 。 关于VMware可自行到VMware Workstation Pro | CN下载 关于Ubuntu20.04桌面版可自行到官网或Index of /ubuntu-releases/20.04.6/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror下载 这里窗口

    2024年02月12日
    浏览(46)
  • ubuntu 20.04 搭建crash dump问题分析环境

    主机环境和内核版本信息: 参考了Ubuntu Kernel crash dump这篇文章 如果通过上面的命令安装ubuntu内核调试符号,则需要通过下面的方法去安装,参考文章:安装ubuntu内核调试符号 1.5.1 GPG 秘钥导入 确保您拥有系统的 GPG 密钥。适用于16.04 及更高版本的 Ubuntu : 对于旧的发布版本

    2024年02月05日
    浏览(27)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包