文章目录

  • 运行环境:
  • 适用:
  • 思路:
  • 1.1 3060显卡驱动自动安装
  • 2.1 CUDA11.1.1
  • 1)下载CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads
  • 2)contunue , 然后accept
  • 3)回车取消Driver安装,然后install
  • 4)添加环境变量
  • 5)确认是否安装成功
  • 3.1 cudnn 8.1.0
  • 1)下载版本
  • 2)解压
  • 3)添加环境变量
  • 4)查看cudnn版本
  • 4.1 pycharm2021.3
  • 1)社区版(免费)
  • 2)安装并创建pycharm图标
  • 5.1 Anaconda 5.3.0(python3.7.0)
  • 1)下载
  • 2)安装
  • 5.2 Anaconda 环境创建
  • 1)创建名为 lidar_camera 的环境
  • 2)激活环境
  • 3)显示环境的安装包
  • 4)查看所有环境
  • 6.1 pytorch1.8
  • 7.1 Anaconda和vscode联合使用
  • 1)安装vscode环境
  • 2)设置conda路径


运行环境:

ubuntu18.04 melodic
宏基暗影骑士笔记本

适用:

ubuntu18.04 / ubuntu20.04

思路:

3060显卡+CUDA11.1+cudnn8.1.0+pytorch1.8.0+pycharm2021+Anaconda+vscode

1.1 3060显卡驱动自动安装

1)换清华源

2)安装nvidia-driver-470-server

3)重启电脑

4)nvidia-smi (检查已显卡驱动版本)

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_bash

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_API_02

CUDA Version: 11.4 (显卡驱动API 11.4)

2.1 CUDA11.1.1

CUDA下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

1)下载CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads

(运行API,小于等于上面显卡驱动API 11.4就可以)

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_03


复制到浏览器下载, 不需要墙(30分钟)

https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

cd 到下载路径

sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

2)contunue , 然后accept

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_04

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_vscode_05

3)回车取消Driver安装,然后install

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_06

4)添加环境变量

gedit ~/.bashrc

在文件结尾添加如下语句:(修改成自己的路径)

export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_bash_07

source ~/.bashrc
nvcc -V

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_vscode_08

只要驱动API高于运行时API就没关系
nvidia-smi显示的是驱动API,nvcc -V显示的是运行时API

5)确认是否安装成功

进入deviceQuery/目录

cd usr/local/cuda-11.1/samples/1_Utilities/deviceQuery/
sudo make

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_09

执行检查版本

./deviceQuery

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_vscode_10

3.1 cudnn 8.1.0

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 密码:首位设置是大写

1)下载版本

Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, 2021), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_bash_11

2)解压

tar -xvzf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz
sudo nautilus

打开超级复制,复制include和lib64文件夹内容复制到cuda11.1对应文件夹中

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_vscode_12


ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_13


ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_API_14


ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_15

3)添加环境变量

参考网址

gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_vscode_16

4)查看cudnn版本

ls /usr/local/cuda/include/cudnn.h

如果输出 No such file or directory,则cuDNN头文件未安装或者安装位置不正确,
如果输出 /usr/local/cuda/include/cudnn.h,则cuDNN头文件已经安装成功。

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_API_17

ls /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_18

4.1 pycharm2021.3

1)社区版(免费)

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_19

2)安装并创建pycharm图标

cd /home/duduzai/pycharm2021/bin
bash pycharm.sh
cd /usr/share/applications
sudo gedit pycharm.desktop
[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=Pycharm
Icon=/home/duduzai/pycharm2021/bin/pycharm.png
Exec=sh /home/duduzai/pycharm2021/bin/pycharm.sh
MimeType=application/x-py;
Name[en_US]=pycharm

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_20

5.1 Anaconda 5.3.0(python3.7.0)

1)下载

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

下载Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_21

2)安装

bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh

一直按回车 或 输入yes再回车(自动添加环境变量)

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_API_22

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_vscode_23

ROS自带的3.6.9被替换成anaconda自带的3.7.0

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_24

gedit ~/.bashrc
如果导致ROS包编译错误,建议注释掉,再重新编译ROS包(如相机雷达标定包)
source ~/.bashrc

# 注释后激活conda方式:
source ~/anaconda3/bin/activate
conda activate openmmlab
# added by Anaconda3 5.3.0 installer
# >>> conda init >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '/home/duduzai/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    \eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/duduzai/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/duduzai/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
        CONDA_CHANGEPS1=false conda activate base
    else
        \export PATH="/home/duduzai/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda init <<<

5.2 Anaconda 环境创建

1)创建名为 lidar_camera 的环境

conda create --name lidar_camera python=3.8

2)激活环境

conda activate  lidar_camera

3)显示环境的安装包

conda list

4)查看所有环境

conda env list

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_25

6.1 pytorch1.8

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_API_26

conda activate lidar_camera
pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

7.1 Anaconda和vscode联合使用

1)安装vscode环境

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_27

2)设置conda路径

查看conda环境路径

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_python_28

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_API_29

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_30

ubuntu2004 3090深度学习环境 ubuntu 3060_pycharm_31

/home/duduzai/anaconda3/envs/lidar_camera/bin/python



嘟嘟崽 ⭐⭐⭐ 祝你成功 ⭐⭐⭐