Ubuntu22.04安装Cuda11.3

Linux下驱动安装

# 以下命令按顺序执行
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# or sudo apt update
# 查看显卡信息
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall
# or sudo apt install nvidia-driver-510
reboot
nvidia-smi

安装完成驱动以后，nvidia-smi命令是可用的，会输出显卡信息。

通过此种方式进行显卡的驱动安装，不需要去手动禁止使用禁用nouveau驱动和Bios禁用secure boot 

安装CUDA和CUDNN

Linux - 如何查看Ubuntu系统的版本信息

root@ubuntu:/usr/local# lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID: Ubuntu
Description:    Ubuntu 22.04.2 LTS
Release:        22.04
Codename:       jammy
root@ubuntu:/usr/local#

进入cuda-toolkit-archive 官网会看到众多版本的cuda包，此处我们选择cuda11.3 ，选择11.3的原因有以下几点：

pytorch的GPU支持cuda11.3版本；
tensorflow2.x以上版本支持11.0以上版本；
fastestimator高级深度学习框架，要求tf的版本是2.9.1，推荐安装的pytorch是对应cuda11.3的1.10.2版本；
综上，我们最好选择cuda 11.3作为我们的安装版本。

在选择安装中，没有提供22.04的cuda安装包，但是我们可以去下载安装20.04的包，cuda默认向下兼容。

安装之前再检查下是否安装gcc：gcc --version ，如果没有安装，则执行以下命令：

# 没有安装gcc情况下执行
sudo apt-get install manpages-dev
sudo apt-get update
sudo apt install build-essential
sudo apt-get install manpages-dev

 给出的安装命令有7条，我们只需要执行除去1和2的剩下的5行即可：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.0-465.19.01-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local_11.3.0-465.19.01-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

确认一下cuda在本电脑上的具体文件夹名称。输入如下代码。发现确实有cuda-11.3的文具文件夹，那么我们可以直接使用这个路径。

root@ubuntu:/usr/local# cd /usr/local/
root@ubuntu:/usr/local# ls
bin  cuda  cuda-11  cuda-11.3  etc  games  include  lib  man  sbin  share  src
root@ubuntu:/usr/local#

设置环境变量：

export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

此时，输入nvcc -V，可以看到版本输出。

root@ubuntu:/usr/local# nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Mar_21_19:15:46_PDT_2021
Cuda compilation tools, release 11.3, V11.3.58
Build cuda_11.3.r11.3/compiler.29745058_0
root@ubuntu:/usr/local#

Ubuntu22.04安装miniconda3

1.下载最新的安装文件。在命令行中输入以下命令即可：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2.给下载下来的安装文件添加执行权限

sudo chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3.执行

sudo ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

  后续直接enter和yes就行了

重新开启终端就有了base

创建虚拟环境并下载依赖环境

#创建环境
conda create -n detectron2 python=3.8
#激活环境
conda activate detectron2

 安装pytroch

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html