Anaconda&英伟达driver&cuda&cudnn&pytorch安装(2020)

1. Anaconda安装

清华镜像下载链接
下载好之后 bash ~/Downloads/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
一路 yes 或者 Enter 最后可以选择不装 VSCode， 如果中间忘记写入环境变量，可以在 ~/.bashrc 中添加 export PATH=/home/xxx/anaconda3/bin:$PATH， xxx 这里是你linux用户名。

2. nvidia 驱动安装

下载地址
首先卸载之前驱动:

sudo apt-get remove nvidia-*
sudo apt-get autoremove  # 加上才能卸载干净原驱动

CTRL+ALT+F1 进入文本模式
sudo service lightdm stop 关闭显示服务
chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-4xx.43.run 修改权限, 注意文件名
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files 安装

-no-x-check 安装驱动时关闭x服务
-no-nouveau-check 安装驱动时禁用Nouveau
-no-opengl-files 安装时只装驱动文件，不安装Opengl

关于禁用Nouveau,还有一种方法是在/etc/modprobe.d/blacklist.conf的最后一行加上 blacklist nouveau
sudo update-initramfs -u 使其生效
lsmod | grep nouveau 使用这个命令看是否有输出，如果没有证明禁用成功
选项依次为:
accept->Continue installation-> NO(nvidia-xconfig) -> NO(32-Bit)
sudo service lightdm restart 启动显示服务
nvidia-smi 显示信息的话表示安装成功

3. 安装CUDA

下载链接
下载好之后:

chmod a+x cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

询问是否安装驱动的时候选择 no(n)
询问是否创建链接和安装samples选择 yes(y)

##添加环境变量##
在~/.bashrc中添加:

LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

输入 nvcc --version 如果有下面显示则表示安装成功:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

也可以通过编译 samples 来测试是否安装成功, 如果最后输出PASS，则安装成功:

cd /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

4. 安装CUDNN

下载链接
解压好文件:

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*

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2查看cudnn是否安装成功, 如果输出如下则表示安装成功:

#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"

5. 安装pytorch

官网
新建conda 虚拟环境:

conda create --name pytorch python=3.6
conda activate pytorch
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
# 这里也可以指定pytorch版本, 例如
conda install pytorch=1.1.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

安装好测试是否安装成功:

>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
1.1.0
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> a = torch.Tensor(5,3)
>>> a=a.cuda()
>>> print(a)
tensor([[2.8026e-44, 0.0000e+00, 1.1210e-44],
        [0.0000e+00, 2.5104e+31, 3.0927e-41],
        [3.9236e-44, 0.0000e+00, 3.9236e-44],
        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
        [1.3740e+32, 3.0927e-41, 2.3822e-44]], device='cuda:0')