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Linux | 服务器环境搭建
- NVIDIA显卡
- 下载驱动
- 安装
- 安装依赖
- 禁止nouveau
- 安装驱动
- 测试
- CUDA
- 下载安装包
- 安装
- 检查nouveau禁用
- 安装
- 测试
- cuDNN
- 下载安装包
- 安装
- 测试
- Anaconda
- 下载安装包
- 安装
- 环境变量
- 更换镜像
- 测试
- Other
该教程包括整合到的NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、TensorFlow、Pytorch安装与配置，给因为某些原因配了三次环境的自己看看 😦
NVIDIA显卡
参考Ubuntu 18.04安装NVIDIA（英伟达） RTX2080Ti显卡
下载驱动
NVIDIA官网驱动下载，我的是RTX 2080Ti，选择如下：
安装
安装依赖
我由于没装g++，中途报错，建议先装：
sudo apt-get install gcc g++ make
禁止nouveau
终端输入：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
文件底部加入：
blacklist nouveau options nouveau modeset=0执行：
sudo update-initramfs -u
然后重启系统，检查nouveau是否被成功禁用：
lsmod | grep nouveau
如果没有返回，说明成功，可以下一步~
安装驱动
可能先需要卸载旧驱动：
sudo apt-get remove --purge nvidia*
如果没旧驱动可以直接下一步：
cd进入驱动所有在文件夹，首先赋予run权限：
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-***.**.run
安装：
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-***.**.run -no-x-check –no-opengl-files
然后进入安装界面，跟着操作来，可以不安装32位的兼容库以及自动更新X配置文件设置
安装成功后，重启系统
测试
通过nvidia-smi检查是否安装成功
CUDA
下载安装包
官网下载自己对应的版本:CUDA Toolkit Archive：
选择参数：
安装
检查nouveau禁用
lsmod | grep nouveau 老规矩，没输出即可
安装
cd到文件目录，然后
sudo sh cuda_**.*.***_***.**_linux.run --no-opengl-libs
然后会进入可视化界面，（貌似10.1之后都是图形界面，10.0及之前还是一行行）
在规则阅读那里，按q跳过，然后accept接受
然后再安装设置的时候，去掉安装Driver（[x]按一下变成[]），避免重新安装驱动，其余可以都是yes
其中软连接用于多版本管理，可以参见博客
安装好后，先进行环境变量配置：
sudo vim ~/.bashrc
加入：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-**.*/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-**.*/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-**.*保存后重启
测试
nvcc -V检查是否安装成功
cuDNN
下载安装包
同理，官网下载对应版本：cuDNN Archive:
建议下载tgz压缩格式:
没试过deb安装格式，大家想尝试的可以自己找，教程还是很多的
安装
cd进入文件目录，解压：
tar -xzvf cudnn-**.*-linux-x64-v*.tgz 解压后得到cuda文件夹，然后把相关文件放入对应位置即可：
测试
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 出现该界面则成功：
Anaconda
下载安装包
Anaconda版本下载：
不过这个一般不需要版本对应，下载官网最新版本就可:
安装
cd进入文件目录，然后bash安装：
bash Anaconda3-****.**-Linux-x86_64.sh
然后可视化界面进行安装，q跳过阅读，还包括自定义安装目录啥的，根据需求自己调整即可
环境变量
进入环境变量文件：
vim ~/.bashrc
在底部添加：
export PATH='/root/anaconda3/bin:$PATH'然后运行生效：
source ~/.bashrc
重启
更换镜像
进入配置文件：
vim ~/.condarc
输入：
channels: - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true然后:wq!退出
P.S. 若源不生效，试着把.condarc文件中的 - defaults那行去掉
接着创建虚拟环境啥的conda运用，可以看我这篇Anaconda | conda基本操作
测试
conda --version检查是否安装成功
Other
然后TensorFlow和Pytorch等就可以根据需求愉快安装了~
比如conda install，或者跑到官网下载，Pytorch官网