环境

系统 Ubuntu 20.04.4.LTS
显卡 3060

显卡驱动

安装系统后打开附加驱动

安装后重启，此时显卡驱动安装完成
打开终端测试一下 nvidia-smi

更换国内源

参考网址

https://cloud.tencent.com/developer/article/1726035

cuda安装

参考https://blog.csdn.net/ashome123/article/details/105822040/
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载对应版本的CUDA

通过cd命令进入下载好的CUDA放在的文件夹，运行。由于最开始我们安装好了显卡驱动了，所以在安装CUDA的时候提示我们安装驱动，那里我们要选择否

修改环境变量

sudo gedit .bashrc   //  打开bashrc文件
在文件的最后加入：
export PATH=/usr/local/cuda-11.4/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
//      这里的cuda-11.4是版本号
source .bashrc       //  更新环境变量

检验是否安装好CUDA

nvcc -V

cudnn安装

打开网址并注册登录
https://developer.nvidia.cn/zh-cn/cudnn 找到对应版本下载

下载好后解压文件文件夹名为cuda 并进入打卡终端输入

#复制cudnn头文件
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.4/include/
#复制cudnn的库
sudo cp cuda/lib/* /usr/local/cuda-11.4/lib64/
#添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.4/include/cudnn.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-11.4/lib64/libcudnn*

anaconda安装

https://blog.csdn.net/LZW15082682930/article/details/116062237

pytorch安装

https://pytorch.org/get-started/locally/ 官网下载pytorch文件

1.创建虚拟环境conda create -n pytorch pip python=3.7
2.进入虚拟环境conda activate pytorch

然后进入创建好的conda环境在网页上选择对应版本将网页上提供的命令行复制进去然后回车

pycharm安装

https://blog.csdn.net/m0_37758063/article/details/111573552

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