在Ubuntu下安装CUDACUDNNAnaconda3PyTorchPyCharm流程

2023-07-23

在Ubuntu下安装CUDA+CUDNN+Anaconda3+PyTorch+PyCharm流程

本文档旨在为在Ubuntu 20.04双系统环境下搭建深度学习开发环境的用户提供一份详尽指南。我们将逐步走过安装CUDA、CUDNN、Anaconda3、PyTorch以及PyCharm的每一步，同时指出可能遇到的关键问题和注意事项，确保您的环境搭建顺利无阻。

前提条件

  • 硬件需求：确保您的计算机拥有NVIDIA显卡，并确认其兼容CUDA版本。
  • 操作系统：已安装Ubuntu 20.04 LTS。

步骤概览

  1. CUDA安装
  2. CUDNN安装
  3. Anaconda3安装
  4. PyTorch环境配置
  5. PyCharm集成设置

1. CUDA 安装

  • 访问NVIDIA官网下载适用于Ubuntu 20.04的CUDA Toolkit。
  • 使用终端运行下载的.run文件，遵循提示进行安装。注意选择合适的安装选项，并确保库路径正确添加。

2. CUDNN安装

  • 下载对应CUDA版本的CUDNN库文件。
  • 解压缩下载的文件，并将头文件和库文件复制到CUDA的指定目录下。
  • 更新环境变量，使系统能够找到CUDNN库。

3. Anaconda3安装

  • 从Anaconda官网下载Linux版Anaconda。
  • 运行安装脚本并按照屏幕指示完成安装。
  • 安装完成后，建议创建一个新的虚拟环境以隔离Python版本和库依赖。

4. PyTorch环境配置

  • 在Anaconda环境中安装PyTorch。推荐通过Conda命令来安装，具体命令会根据CUDA版本变化，请参考PyTorch官方文档中的说明进行操作。

     conda install pytorch torchvision cudatoolkit=xx.x -c pytorch

  • 确认安装成功，可以通过Python shell验证：

     import torch
 print(torch.__version__)

5. PyCharm集成设置

  • 下载并安装PyCharm社区版或专业版。
  • 配置PyCharm以使用之前在Anaconda中创建的虚拟环境作为项目解释器。
  • 创建新项目时，选择正确的Python解释器，这样就能在PyCharm中享受完整的PyTorch开发环境了。

注意事项

  • 每个步骤前后都应检查环境变量是否正确配置。
  • 安装过程中留意任何警告或错误信息，及时查阅文档解决。
  • 考虑到版本兼容性，务必核实所选软件包间的支持情况。
  • 定期备份重要数据，以防安装过程中出现问题。

通过上述步骤，您应该能在Ubuntu 20.04上成功搭建一个稳定高效的深度学习开发环境。祝您开发过程顺利！

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