(1)安裝nvidia顯卡驅動
注意Ubuntu20.04和Ubuntu16.04版本的安裝方法不同,
安裝驅動前一定要更新軟件列表和安裝必要軟件、依賴（必須）
sudo apt-get update #更新軟件列表
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gcc
sudo apt-get install make
查看GPU型號
lspci | grep -i nvidia
官網下載對應驅動（必須）
https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
卸載原有驅動
sudo apt-get remove --purge nvidia*
禁用nouveau(nouveau是通用的驅動程序)（必須）
sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最后一行下面添加以下幾行語句，保存退出
Ubuntu20.04版本
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
Ubuntu16.04版本
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb
更新文件
sudo update-initramfs -u
重啟（必須重啟）
reboot
驗證nouveau是否已禁用
lsmod | grep nouveau
沒有信息顯示，說明nouveau已被禁用，接下來可以安裝nvidia的顯卡驅動。
安裝lightdm，lightdm是顯示管理器，主要管理登錄界面
sudo apt-get install lightdm
按Ctrl + Alt + F1~F6中一個進入黑漆漆的文本界面tty，我的是聯(lián)想thinkpad,使用的是Ctrl + Alt +F6或者用命令sudo telinit 3
sudo service lightdm stop //關掉圖形界面
sudo apt-get remove nvidia-* //卸載原有驅動
sudo chmod 755 NVIDIA-Linux-x86_64-525.85.05.run //獲取權限
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.85.05.run -no-nouveau-check -no-x-check -no-opengl-files //安裝驅動
/*-no-x-check 安裝驅動時關閉X服務，
-no-nouveau 安裝驅動時禁用nouveau
-no-opengl-files 只安裝驅動，不安裝opengl文件。
根據其他答主經驗，最后一個參數(shù)一定要加，否則安裝完驅動會出現(xiàn)桌面閃退、循環(huán)登錄等問題。
*/
執(zhí)行這一步會收到很多提示(注意：白色為選中，不是紅色)：
問題1：The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
Continue installation Abort installation （選擇Coninue）
問題2：Would you like to register the kernel module sources with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later.
Yes No （選 No）
問題3：Install NVIDIA’s 32-bit compatibility libraries?
Yes No （選 No）
問題4： Installation of the kernel module for the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 (version470.94) is now complete.
OK
問題5： Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.
Yes No （選 Yes）
掛載Nvidia驅動：
modprobe nvidia
退出文本界面到圖形界面，輸入sudo telinit 5或者Ctrl + Alt + F1（我的是聯(lián)想thinkpad，F(xiàn)1和F12都試一下）
切換到圖形界面：
sudo service lightdm start
檢查驅動是否安裝成功：
nvidia-smi
出現(xiàn)以下界面，則安裝成功，可以看到此顯卡驅動支持的最高CUDA版本是12.0。
(2)安裝cuda
cuda版本不超過nvidia驅動查詢到的cuda版本
Ubuntu 20.04默認g++9版本太高，會導致CUDA無法安裝，因此要先降低g++版本到7，將下列代碼逐個執(zhí)行
sudo apt-get install gcc-7 g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1
sudo update-alternatives --display gcc //查看默認版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1
sudo update-alternatives --display g++
到nvidia官網下載cuda,網址為:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
我下載的是11.2
sudo sh cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run
因為前面步驟已經安裝了Driver
我們選擇continue即可，然后出現(xiàn)下面這樣的界面，enter一下把Driver取消
安裝完成后的界面如下：
修改環(huán)境變量
sudo gedit ~/.bashrc
或
vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
更新環(huán)境變量
source ~/.bashrc
檢查是否安裝成功
nvcc -V
#編譯并測試設備 deviceQuery：
cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
#編譯并測試帶寬 bandwidthTest：
cd ../bandwidthTest
sudo make
./bandwidthTest
如果這兩個測試的最后結果都是Result = PASS，說明CUDA安裝成功啦。
(3)安裝cudnn
下載和cuda相匹配的cudnn版本，我選用的是cudnn8.1,網址為：https://developer.nvidia.com/cudnn
解壓tgz包
tar -xvzf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz
對解壓后文件夾中的文件進行拷貝
sudo cp cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
修改權限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
查看cuDNN版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果輸出如下，則表示安裝成功：
(4)安裝Anaconda3
進入Anaconda3下載目錄，運行下面命令安裝
bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
期間有ENTER的地方可以直接回車，遇到MORE信息，可以摁Q鍵跳過，遇到需要輸入yes|no的地方輸入yes即可。
考慮到其他用戶的權限問題，最好不要安裝在/root目錄下，修改安裝路徑為/usr/local/anaconda3
輸入 yes 來確認使用 conda init 來啟動
啟動已經修改的環(huán)境變量
source ~/.bashrc
命令前出現(xiàn)了base
查看版本
conda --version
conda 配置國內鏡像源
添加清華鏡像源
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
設置搜索時顯示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
恢復默認源
conda config --remove-key channels
顯示鏡像源
conda config --show-sources
刪除鏡像源
conda config --remove channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda 創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda create -n py39 python=3.9
輸入 y 并回車后，開始下載并創(chuàng)建
進入虛擬環(huán)境
conda activate py39
退出當前環(huán)境
conda deactivate
查看當前環(huán)境
conda env list
刪除環(huán)境
conda remove -n [your_env_name(虛擬環(huán)境名稱)] --all
conda remove -n py39 --all
安裝ipython
conda install ipython
(5)安裝tensorflow-GPU
pip install tensorflow-gpu==2.6.0 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
在虛擬python環(huán)境下測試tensorflow-GPU是否安裝成功
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()
