一.双系统安装

1.win下磁盘分区、关闭设备加密和快速启动

（1）将700个g的d盘拆除一半给ubuntu，在此电脑右键管理，在拟拆分的磁盘中右键压缩卷，选择分区的大小即可。（不要进行磁盘分配，如果分配了右键删除即可）

（2）禁用快速启动，在电源选项-更改电池按钮的功能-更改当前不可用的设置-禁用快速启动

（3）取消加密

2. 插上启动盘，重启电脑，按F10进入BIOS，设置从U盘启动

进入界面，点击启动选项，把USB 闪存驱动器/USB 硬盘 鼠标按住往上拉拉到第一个就优先USB启动了。保存退出，重启电脑。

3.进行ubuntu安装流程

中间一直点默认就好了，但是遇到

选择第一个选项【安装ubuntu,与windows共存】

以上参考链接暗影精灵8 Win11安装Ubuntu20.04.4 LTS双系统（多图预警，详细过程）_YIBO0408的博客-CSDN博客_暗影精灵安装ubuntu

二.安装显卡驱动

双系统默认没装显卡驱动，需要根据自己显卡的型号进行安装

1.选择适合自己电脑的显卡驱动

终端输入

ubuntu-drivers devices

提示recommended的那一行就是要安装的显卡驱动

2.下载安装显卡驱动

在系统软件与更新中，点击【附加驱动】，下载上一步选择的显卡驱动型号

下载安装后重启电脑

3.重启中遇到perform mok management

(1)当进入蓝色背景的界面perform mok management 后，选择 enroll mok ,
(2)进入enroll mok 界面，选择 continue ,
(3)进入enroll the key 界面，选择 yes,
(4)接下来输入你在安装驱动时输入的密码，
(5)之后会跳到蓝色背景的界面perform mok management选择第一个 reboot

4.验证显卡驱动

终端输入

nvidia-smi

若出现下图则安装成功

参考链接：

ubuntu18安装nvidia，重启出现perform MOK management_那些年那些事那些人的博客-CSDN博客

Ubuntu20.04下安装nvidia驱动_济善245的博客-CSDN博客_ubuntu20.04安装nvidia驱动

三.配置深度学习环境（国内源、pip、cuda、cudnn）

1.国内源

（1）查看ubuntu的codeName

终端输入

lsb_release -a

查看codeName是什么，我的是focal，因此要选择focal的源进行下载，否则在进行第（3）步会出现以下报错

dpkg : Breaks: libapt-pkg5.0 (＜ 1.7~b) but 1.6.15 is to be installedE: Broken packages

(2)换阿里focal源

终端输入

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
sudo gedit /etc/apt/sources.list

将里面所有内容替换为

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiversedeb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse

source ~/.bashrc

（3）更新源

sudo apt update
sudo apt upgrade

若在upgrade中，出现dpkg : Breaks: libapt-pkg5.0 (＜ 1.7~b) but 1.6.15 is to be installedE: Broken packages，看第(1)步

以上参考：

https://yamagota.blog.csdn.net/article/details/125865652https://yamagota.blog.csdn.net/article/details/125865652

2. pip安装，升级

sudo apt install python3-pip python3-dev
python3 -m pip install --upgrade pip

3. cuda安装

nvidia官网选择cuda版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

选择local版本，执行下面图中两行代码即可进入安装程序

在安装过程中，不要安装显卡驱动，所有操作为选择continue->输入accept->按空格取消Driver选项->选择Install安装。

上图中一定要空格取消Driver，之后将cuda加入环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

source ~/.bashrc

参考链接：

Ubuntu安装cuda与cudnn，亲测可用_JulyLi2019的博客-CSDN博客_ubuntu安装cuda和cudnn

4. cudnn安装

前往下载cuda对应版本的cudnn：cuDNN Library for Linux，下载完成后cd到目录，执行

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*

查看cudnn

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

下图所示的8.0.5就是cudnn版本

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

参考链接ubuntu安装cudnn_普通网友的博客-CSDN博客_cudnn ubuntu有些忙，这一段时间，博客就随便写写了～～～默认cuda安装好了，这里就不多说了，我们从cuda的环境变量开始说起：配置cuda环境变量：打开终端，输入”gedit ~/.bashrc“，然后再弹出的编辑器的最后，添加如下两行export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$...https://blog.csdn.net/public669/article/details/98470857

ubuntu 查看cudnn版本_巴啦啦魔仙变！！的博客-CSDN博客_cudnn版本ubuntu 查看cudnn版本先尝试这个cudnn版本在8.0以后发现原本命令无法使用，debug过程先尝试这个cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2cudnn版本在8.0以前，这个命令会输出。但是8.0版本后就没有输出，需要用下面的命令。cudnn版本在8.0以后在8.0版本之后用上面的命令就没有输出了。因为这个头文件内容变了。用下面的命令可以看到cat /usr/local/cuda/include/cudnhttps://blog.csdn.net/qq_41726670/article/details/124764498

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二.安装显卡驱动

1.选择适合自己电脑的显卡驱动

2.下载安装显卡驱动

4.验证显卡驱动

三.配置深度学习环境（国内源、pip、cuda、cudnn）

1.国内源

2. pip安装，升级

3. cuda安装

4. cudnn安装

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