ubuntu|win10 rtx3060 安装ubuntu18.04双系统并配置深度学习环境 pytorch|自动驾驶|深度学习

硬件：i7-11800H+RTX3060+Ubuntu18.04 第一步 Ubuntu18.04安装参考https://www.cnblogs.com/masbay/p/11627727.html
非常详细了，几个注意的地方，记得分好的区不要格式化，让它处于未分配的状态。
第二步优化界面参考https://blog.csdn.net/weixin_43350051/article/details/104593390

这是我优化好的界面，由于我才用的分屏所以显示的两个界面（我这里是已经安装好显卡驱动的）
第三步安装显卡驱动参考https://blog.csdn.net/RileGoule/article/details/118658251
这里特别提醒一下，如果使用的是AMD的CPU，先进入BIOS界面，换成独显模式，不要使用动态显卡或者集显(特地用amd的装20.04版本试过了，可以解决黑屏)。(特别感谢评论区小伙伴提出的问题)
1、卸载可能存在的旧版本 nvidia 驱动（对没有安装过 nvidia 驱动的主机，这步可以省略，但推荐执行，无害）

sudo apt-get remove --purge nvidia*

2、禁用 nouveau nvidia 驱动

编辑文件 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件 blacklist.conf 中加入如下内容： blacklist nouveau options nouveau modeset=0更新系统修改 sudo update-initramfs -u

然后重启系统重启后检查一下nouveau是否已经禁用，使用下述命令，若无任何输出则禁用成功

lsmod | grep nouveau

到nvidia官网下载的运行包安装的

ubuntu|win10 rtx3060 安装ubuntu18.04双系统并配置深度学习环境

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下载完后，进入到相关目录下，键入以下命令

sudo chmod u+x NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run#给文件权限 sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run#安装驱动

重启电脑，就可以看到安装好了

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第四步安装gcc 1、首先安装gcc和g++版本，依次进行如下操作：

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get install gcc-9 sudo apt-get install g++-9

注意上面的最后两条语句，我的虽然是要升级到9.1.0，但是只有sudo apt-get install gcc-9，才能执行，如果执行sudo apt-get install gcc-9.1.0是不行的，g++依是如此。
2.进入/usr/bin/把gcc/g++文件夹删除或备份，建立链接到gcc-5.4/g+±5.4:

cd /usr/bin sudo rm gcc sudo ln -s gcc-9 gcc sudo rm g++ sudo ln -s g++-9 g++

3、查看gcc/g++版本号

gcc -v

第五步安装搜狗输入法与向日葵远程软件 1、去搜狗官网下载https://pinyin.sogou.com/linux/
2、添加中文语言支持打开系统设置——区域和语言——管理已安装的语言——在“语言”tab下——点击“添加或删除语言”

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弹出“已安装语言”窗口，勾选中文（简体），点击应用

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回到“语言支持”窗口，在键盘输入法系统中，选择“fcitx

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注：如果在键盘输入法系统中，没有“fcitx”选项时，建议先打开终端手动安装fcitx：

sudo apt-get install fcitx

等安装成功之后再执行上述步骤
点击“应用到整个系统”，关闭窗口，重启电脑
通过命令行安装搜狗输入法

sudo dpkg -i sogoupinyin_版本号_amd64.deb

注：如果安装过程中提示缺少相关依赖，则执行如下命令解决：

sudo apt -f install

【ubuntu|win10 rtx3060 安装ubuntu18.04双系统并配置深度学习环境】3、注销计算机即可正常使用搜狗输入法
**
安装向日葵 **
1、先去官网下载https://sunlogin.oray.com/download/
2、输入命令安装

sudo dpkg -i SunloginClient-10.0.2.24779_amd64.deb

3、若安装出错，执行

sudo apt-get -f -y install

再安装
4、安装完成后连不上，就要安装lightdm

sudo apt install lightdm

安装完成后切换为lightdm

sudo dpkg-reconfigure lightdm

重启电脑—》登录界面会变–》其他的没有啥变化
第六步安装Cuda 1、进入cuda下载页面：https://developer.nvidia.com/CUDA-toolkit-archive以前版本下载
2、我安装的是cuda11.1版本，选择local（runfile），这个是11.4，我需要11.1，所以去找到以前的版本去下载
https://developer.nvidia.com/CUDA-toolkit-archive以前版本下载

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3、下载完后，先到相关目录，然后输入命令进行安装

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

3、CUDA安装完成后，添加环境变量

gedit ~/.bashrc

4、在文件最后添加

export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

5、最后，添加的环境变量生效，执行以下命令

source ~/.bashrc

6、查看cuda是否安装成功！
在终端输入

nvcc -V

如果显示以下结果，则表明安装成功：

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第七步安装 Cudnn 1、去官网下载,下载与cuda版本一致的cudnn版本。
2、我下载的是v8.1.1

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3、进入到相关目录，然后解压，运行下列命令复制相关文件到cuda文件夹中

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.1/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn*/usr/local/cuda-11.1/lib64

变成可执行文件

sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+x /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看cudnn是否安装好：

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

我的反正没反应，网上说要把cudnn-version.h复制过去才行，不清楚
最后一步安装pytorch 首先安装Anaconda3
1、下载Anconda3–》官网—》清华大学开源软件镜像站
2、我在清华下的，找到自己合适的版本下载
3、下载完成后，进入到文件所在目录，运行一下命令

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

4、安装完成后，收到加入环境变量的提示信息，输入yes
5、重启终端，即可使用Anaconda3；
注意：在终端输入 python，仍然会显示Ubuntu自带的python版本，我们执行：

sudo gedit ~/.bashrc 把这个复制到文件最后一行export PATH="/home/xupp/anaconda3/bin:$PATH" source ~/.bashrc

conda -V#查看版本

**
打开Anaconda图形化界面命令

source ~/anaconda3/bin/activate root anaconda-navigator

安装pycharm 1、可以参考https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091278
2、先到官网下载pycharm linux版本
3、Professional需要激活码，我没有，所以我安装的是community版本
4、下载好后，进入到文件的目录，然后解压
5、进入到cd Downloads/pycharm-2018.1.4/bin
6、然后

sh ./pycharm.sh

7、如果是community就可打开了，如果是professional版本就要继续安装，详细的看参考
然后安装pytorch **
1、打开pytorch官网
2、建议不要最新的，我这里用的是 pytorch1.8.0 torchvision0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1
3、先新建一个环境（名为pytorch python版本是3.6，这个可以自己改）

conda create --name pytorch python=3.6

4、建好后激活

conda activate pytorch

5、然后键入命令

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

6、等待安装完成，完成后检查是否成功，如果输出结果是cuda，表示GPU可用，如果输出cpu，表示GPU不可以用：

import torch as t device = t.device('cuda' if t.cuda.is_available() else 'cpu') print(device)

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安装tensorflow-gpu 1、查看tensorflow-gpu对应的cuda版本：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
2、安装tensorflow-gpu，进入tensorflow对应的虚拟环境（前提是已安装好了anaconda），在终端输入以下命令：

conda install tensorflow-gpu #使用conda安装tensorflow-gpu，它会自动匹配要安装的cuda版本

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3、验证tensorflow-gpu是否安装成功
进入python编译环境，输入以下代码，如果输出结果是本机的GPU的信息和结果True（我的输出结果是 device (0): NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, Compute Capability 8.6True，表示GPU可用）