目录
【1】安装ubuntu20.04：
【2】修改ubuntu下载源（重要）
【3】下载显卡驱动
【4】cuda11.0.2安装
【5】cudnn11.0安装
【6】安装anaconda3
【7】安装pytorch-gpu
【8】安装pycharm
【1】安装ubuntu20.04：
1、用windows系统电脑，在此网址下载ubuntu20.04
https://mirrors./ubuntu-releases/20.04.3/ubuntu-20.04.3-desktop-amd64.isohttps://mirrors./ubuntu-releases/20.04.3/ubuntu-20.04.3-desktop-amd64.iso
2、用windows系统，在百度网盘中下载安装工具
链接：/s/1t642BIXVqXYMDw_Oez2_HA
提取码：meng
3、打开工具---插入空的u盘---在选择处---选择下载好的ubuntu20.04的系统---点击开始
制作完毕后，就点击关闭，然后把U盘拿下来。
将U盘插入将要安装linux系统的电脑中，
然后点击开机，从U盘启动，因为不同电脑主板，设置方法不同，提供以下快捷键（各主流机型快捷键如下图），
然后选择U盘启动，
然后按照流程安装即可。
这里不做详细介绍了，都是汉字，按照流程来就可以。
【2】修改ubuntu下载源（重要）
首先，先修改一下ubuntu的下载源，使用图形界面修改，改成阿里站点，否则显卡驱动下载超级慢
切记切记，新手听我的话，不要上网看那些终端修改的方法，很不实用
点击【软件和更新】---【ubuntu软件】---【下载自】---【其他站点】---【/ubuntn】---【选择服务器】
亲测阿里的源，非常优秀
【3】下载显卡驱动
我的显卡是3060Ti，在图形界面就能更新驱动，如果以下方法不适用，还得去nvidia官网下载相应驱动
更改好ubuntu下载源后
点击【附加驱动】---【470专有】 ---【应用更改】
不要点不要点！！！470-server（专有）
更新好之后，开始正式配置深度学习环境了。
【4】cuda11.0.2安装
这里为什么先安装cuda和cudnn，后安装anaconda和pytorch
是因为这两个都是针对GPU使用的，和pytorch的使用环境没有任何关系
我的显卡是3060Ti这里使用cuda11.0、cudnn11.0就可以
以下提供11.0的下载地址
/cuda-11.0-download-archive
其他同学不一样的，可以自己搜索以下自己的显卡对应的cuda版本
不同的cuda版本，对应不同的cudnn版本，所以千万不要下载错误
否则后续使用pytorch-gpu的时候会发现问题
点击【linux】---【X86_64】---【Ubuntu】---【20.04】---【runfile (local)】
选择结束后，下面会出现两行代码如图
这里有两种下载方式：
linux电脑：把第一行代码复制到终端，下载就可以
windows电脑：把第一行的网址复制，在网页中打开，或者迅雷中打开，进行下载就可以了
相对应有两种安装方式，这里本人操作的是windows迅雷下载，因为迅雷下载的快
所以这里详细介绍windows的安装方式，并且windows安装更复杂一点
讲清楚后，linux的安装方法大同小异，学会windows后，你会无师自通
下载完成后在终端输入：
sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run
如果电脑没有安装Nvidia显卡驱动，安装会顺利进行
若已经安装了Nvidia驱动，会提醒移除，此时我们先continue，如下图
然后在如下情况输入accept
这边页面我们要注意跳过显卡驱动安装driver那边箭头部分我们按下空格
这时候 x 会没了，然后，下面选择Install
完成如下图
根据提示的信息，我们需要配置环境变量，打开 bashrc 文件，
在终端输入
sudo gedit ~/.bashrc
然后在文件末尾添加下面2行变量参数，保存
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
这里解释以下，我下载的cuda版本是11.0的
所以执行以上参数，不同的同学们，需要修改以下版本号，也可以百度以下，这个问题不大
但是一定要有这步
然后刷新环境变量，输入：
source ~/.bashrc
然后输入：
nvcc -V
如下图显示，则证明cuda安装成功
【5】cudnn11.0安装
因为cudnn官网下载需要填写调查问卷，比较繁琐，这里提供百度网盘下载链接
链接：/s/17ICWfbyqq9htcIOcO-C7cA
提取码：meng
再次友情提示：cudnn版本要和cuda相对应，要找对版本的，版本对应，自行百度就可以了
将下载的 cuDNN 解压，解压应该会吧，这里就不放图片了，流程如下
【右键解压文件】---【提取到此处】
然后点击cudnn文件夹，在文件夹内，空白处点击右键---【在终端出打开】
输入以下三行代码
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/includesudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安装结束后重启
只要执行代码的过程中，没有报错就没有问题
到此cuda、cudnn安装完毕！！！
【6】安装anaconda3
这里提供各种版本的anaconda的清华镜像下载源，自行寻找anaconda版本下载
https://mirrors.tuna./anaconda/archive/
我下载的版本是anaconda3--11版本的
不要下载太新的版本！！！
不要下载太新的版本！！！
不要下载太新的版本！！！
说多了都是泪啊！！！！！
下载好后，在终端执行如下命令：
chmod +x Anaconda3-.11-Linux-x86_64.shbash Anaconda3-.11-Linux-x86_64.sh
划重点：后面的命令是你自己的下载包的名字，不同版本的记得改成自己的版本的名字
然后就开始一路回车，按一次回车之后左下角会显示一个“–More–”
意思是许可信息还没显示完，一直按回车，直到最后许可信息显示完出现下面提示：
到下图位置，回复yes
之后就提示你要将Anaconda安装在目录/home/xxx/anaconda3下面：（建议使用此目录）。
直接按回车键表示使用默认目录：
然后就回车，开始进行安装过程了
等待安装完之后，会询问是否把anaconda的bin添加到用户的环境变量中？输入yes
这样就会安装好anaconda了,然后执行命令
source ~/.bashrc
我们就安装好了anaconda3，在终端输入 ：python出现如下图，则anaconda安装成功
然后创建虚拟环境
在终端中输入如下代码
conda create -n name python=3.6# name 处是你自己创建环境的名字 python=3.6可以更换，就是python的版本，建议不要太高
如果下载比较慢，则可以进行换源操作，大家可以看我的另一篇博客
/m0_58678659/article/details/122903884?spm=1001..3001.5501
创建好之后，这里就不上图展示了
如果出现错误，一般都是下载通道的问题，网络不好
多重复几次命令就好了
【7】安装pytorch-gpu
使用anaconda创建自己的环境成功后，激活自己的环境，执行如下代码
conda activate name# name 处是你刚刚创建环境的名字
激活成功后，在命令行最前面有（name）的字样，如图
然后去pytorch官网，复制你要的pytorch的命令行
/ #pytorch官网
我这里使用的是1.7.1版本的pip安装方式，如图
点击左下角【Previous versions of PyTorch】
找到 1.7.1 版本的 linux pip 安装命令 选择 CUDA11.0 的命令
复制命令，在终端执行，我的命令行如下
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f /whl/torch_stable.html
这个怎么选择，是由 CUDA 版本决定的，如果下载出错，大家可以尝试以下别的版本在重新下载
这个我第一次下载的是 1.7.0，就报错，下载 1.7.1 就没问题了
多多尝试
然后等待下载结束就好了
然后在终端中输入【python】执行以下代码验证
import torchtorch.cuda.is_available()
如果返回True，则安装成功，如图
到此，完成工作量90%，我们还差最后一步安装Pycharm
【8】安装pycharm
点击电脑中的 【Ubuntu Software】
搜索 pycharm，选择【pycharm-community】
安装即可，可能会出现错误，但是不要担心，等待10分钟即可，其实已经在安装ing
安装完成后，可以下载中文组件，和翻译包，这里就不详细介绍了，大家搜索一下到处都是
点击【文件】---【设置】---【Python解释器】---【添加】---【Conda环境】
然后选择刚刚你创建的那个环境的名字就可以了，里面会有torch 1.7.1+cu110 如图
自此，环境配置结束，大功告成！！！
祝愿看了文章的各位，paper无限发！！！
有问题的可以评论或者私信我！！！
