学会使用ubuntu——ubuntu22.04配置深度学习环境

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在 Ubuntu 22.04 中配置深度学习环境的步骤包括安装英伟达显卡驱动、查看GPU型号与安装依赖、禁用默认驱动、安装驱动、安装 CUDA、配置环境变量、安装 cuDNN 和 Anaconda。以下为详细操作：

首先，安装英伟达显卡驱动。这可以通过三种方法完成：使用标准Ubuntu仓库进行自动安装、使用PPA仓库进行自动化安装或手动安装官方的NVIDIA驱动。完成安装后，更新initramfs -u的镜像，并重启电脑。在终端中输入相关命令检查显存信息等。

如果在重启后依然未能使用相关命令，可以进入软件和更新，选择自动下载的驱动进行安装。

其次，下载并安装 CUDA。访问 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 的官方网站，使用两行命令进行安装。确保使用的是 runfile 方式，以降低出错的可能性。如果wget速度较慢，可以将链接拖至浏览器栏下载。

在安装过程中，一路接受默认设置即可，因为已经安装了显卡驱动，因此在提示时使用 Enter 跳过相关设置。

接下来，配置环境变量。在文件中添加相关配置内容，并保存。使用 nvcc -V 命令检查是否已成功配置。

随后，安装 cuDNN。访问 NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) 官方下载地址并注册，下载 cuDNN 安装文件。使用命令行工具进行安装，确保修改文件权限以供使用。

之后，安装 Anaconda。访问 Anaconda 官方下载页面，下载 Anaconda 安装程序。在终端中使用 bash 命令进行安装，一路接受默认设置，注意查看须知部分，使用向下翻页箭头以免错过输入。安装路径可自行修改。

安装完成后，Anaconda 已经被写入环境变量，激活环境变量后，即可使用 conda 创建虚拟环境。最后，创建个人的深度学习环境，如用于多模态小样本工作的 Python 环境，并安装 torch。在 Python 环境中，使用相应命令检查是否已成功安装 torch 并支持 CUDA。