傻眼這幾天忙炸天直接忘記發文，甚至這篇是我按了儲存草稿後以為自己發表送出了，就跑去睡覺......
挑戰一下就結束了但我會繼續發完ㄉT_T

之後要進行的專案會使用深度學習，因此需要安裝CUDA。我的環境配置包含：

1. 安裝NVIDIA顯示卡驅動程式(Driver)
2. 安裝anaconda
3. 安裝CUDA
4. 安裝cudnn(GPU加速器)
5. 安裝Pytorch
6. 安裝Visual Studio [optional]
   以上順序Driver>CUDA>cudnn>Pytorch，其他隨便。另外提醒，版本真的要先搞清楚，才不會裝到一半發現版本不相容然後再花時間重裝，還有環境真的因電腦而異，以下版本配置我的可以你的不一定可以歐QQ

Ubuntu20.4環境安裝與配置(深度學習)

tags: Helper

安裝NVIDIA顯示卡驅動程式 (Driver)

1. 載入PPA (Personal Package Archieve)

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers

2. 更新apt

sudo apt-get update

3. 安裝指定版本的driver（以driver525為例；向下兼容，裝新一點的也可）

sudo apt-get install nvidia-driver-525

4. 重開機

sudo reboot

5. 查詢顯卡是否生效

Nvidia-smi

PPA: 通常Linux系統使用apt安裝套件，但是有些套件未被官方收錄，因此若需要安裝其他開發者所提供的套件時，便可使用PPA來安裝。

reference

安裝anaconda

1. 到官網下載anaconda
2. 安裝anaconda

bash 檔案名稱.sh 

3. 配置環境

• 開啟bashrc檔案

  sudo gedit ~/.bashrc
  

• 在檔案最下方貼上以下內容並存檔

  export PATH="~/anaconda3/bin":$PATH
  

• 刷新

  source ~/anaconda3/bin/activate
  

4. 查詢是否安裝成功

conda -V

reference

安裝CUDA

方法一

直接到NVidia官網選擇欲安裝版本，直接跑他給的安裝指令即可。

方法二(Ubuntu)

如果方法一失敗的話只好到tty安裝了。

1. 將圖形化介面模改為終端機模式(tty)，並重新啟動

sudo systemctl set-default multi-user.target
sudo reboot 0

2. 進入tty，輸入使用者名稱與密碼即可繼續
3. 至CUDA Toolkit Update網頁下載CUDA版本
   • Installer type選runfile(local)，底下會出現安裝指令，把它記起來

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
   sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run
   

   • 安裝時會跳出安裝選擇的介面，把driver和CUDA以外的選項都取消掉。因為真正會用到的只有這個。
   • 若發現自己沒有權限在root新增檔案，可以將CUDA安裝路徑改為home（選擇cuda path進行更改）
4. 跑完安裝都沒有問題後，再改回圖形化介面並重啟

sudo systemctl set-default graphical.target
sudo reboot 0

5. 設置環境變數
   • 開啟bashrc檔案

   sudo gedit ~/.bashrc
   

   • 在檔案最下方貼上以下內容並存檔

   export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-11.6"
   export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"
   export LD_LIBRARY_PATH="$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
   export CPATH="$CUDA_HOME/include:$CPATH"
   

   • 刷新

   source ~/.bashrc
   

6. 測試是否安裝成功

nvcc -V

安裝cudnn

1. 至官網下載對應版本的cuDNN

Download cuDNN v8.4.1 (May 27th, 2022), for CUDA 11.x
Local Installer for Ubuntu20.04 x86_64 (Deb)

2. 按步驟安裝

參考1.3.2. Debian Local Installation
指令中的8.x.x.x指cudnn版本，參考在步驟１下載的檔案
指令中的cudaX.Y指cuda版本，參考安裝CUDA步驟中的版本

安裝Pytorch

1. 確認cuda版本所對應的pytorch版本，直接執行官網給的指令即可

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia

2. 測試Pytorch是否正確安裝

import torch

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

print(torch.cuda.is_available())
print(torch.version.cuda)

安裝Visual Studio

1. 到官網下載安裝檔（.deb檔）
2. 到下載目錄並進行安裝

cd Downloads
sudo dpkg -i 安裝檔.deb

3. vscode需要進行以下環境設定，才可正確使用

• 找不到所在conda環境的套件
• 將輸出區域改為TERMINAL
• import torch出現No mudule問題

Reference

其他

• 你可能會遇到在終端機執行torch時，明明已經在該虛擬環境中裝好torch了卻出現module not found的問題，這是因為你預設使用的python版本與CUDA不相容的關係。我在Ubuntu才有遇到這個問題，Windows倒是正常，想要更改預設python版本，可參考本文 。
• Windows11安裝PyTorch+CUDA
  我之前用Windows環境安裝一直遇到版本衝突，明明已經查好正確版本了卻一直裝不上去，非常QQ。建議手動下載安裝檔，後來有再試過很多次都一次OK，可以參考我之前紀錄的Pytorch安裝(含CUDA)。