ubuntu 3060显卡驱动+cuda+cudnn+pytorch+pycharm+vscode

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运行环境：适用：思路：1.1 3060显卡驱动自动安装2.1 CUDA11.1.11)下载CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads2)contunue , 然后accept3)回车取消Driver安装，然后install4)添加环境变量5)确认是否安装成功 3.1 cudnn 8.1.01)下载版本2)解压3)添加环境变量4)查看cudnn版本 4.1 pycharm.31)社区版（免费）2)安装并创建pycharm图标 5.1 Anaconda 5.3.0(python3.7.0)1)下载2)安装 5.2 Anaconda 环境创建1)创建名为 lidar_camera 的环境2)激活环境3)显示环境的安装包4)查看所有环境 6.1 pytorch1.87.1 Anaconda和vscode联合使用1)安装vscode环境2)设置conda路径

运行环境：

ubuntu18.04 melodic

宏基暗影骑士笔记本

适用：

ubuntu18.04 / ubuntu20.04

思路：

3060显卡+CUDA11.1+cudnn8.1.0+pytorch1.8.0+pycharm+Anaconda+vscode

1.1 3060显卡驱动自动安装

1）换清华源

2）安装nvidia-driver-470-server

3）重启电脑

4）nvidia-smi (检查已显卡驱动版本)

CUDA Version: 11.4 (显卡驱动API 11.4)

2.1 CUDA11.1.1

CUDA下载地址：/cuda-toolkit-archive

1)下载CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads

（运行API,小于等于上面显卡驱动API 11.4就可以）

复制到浏览器下载, 不需要墙（30分钟）

https://developer./compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

cd 到下载路径

sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

2)contunue , 然后accept

3)回车取消Driver安装，然后install

4)添加环境变量

gedit ~/.bashrc

在文件结尾添加如下语句：（修改成自己的路径）

export PATH="/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib64export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.1/lib

source ~/.bashrc

nvcc -V

只要驱动API高于运行时API就没关系
nvidia-smi显示的是驱动API，nvcc -V显示的是运行时API

5)确认是否安装成功

进入deviceQuery/目录

cd usr/local/cuda-11.1/samples/1_Utilities/deviceQuery/

sudo make

执行检查版本

./deviceQuery

3.1 cudnn 8.1.0

/rdp/cudnn-archive

密码：首位设置是大写

1)下载版本

Download cuDNN v8.1.0 (January 26th, ), for CUDA 11.0,11.1 and 11.2

2)解压

tar -xvzf cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz

sudo nautilus

打开超级复制，复制include和lib64文件夹内容复制到cuda11.1对应文件夹中

3)添加环境变量

参考网址

gedit ~/.bashrc

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

source ./bashrc

4)查看cudnn版本

ls /usr/local/cuda/include/cudnn.h

如果输出 No such file or directory，则cuDNN头文件未安装或者安装位置不正确,
如果输出 /usr/local/cuda/include/cudnn.h，则cuDNN头文件已经安装成功。

ls /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.1 pycharm.3

1)社区版（免费）

/pycharm/download/other.html

2)安装并创建pycharm图标

cd /home/duduzai/pycharm/binbash pycharm.sh

cd /usr/share/applicationssudo gedit pycharm.desktop

[Desktop Entry]Version=1.0Type=ApplicationName=PycharmIcon=/home/duduzai/pycharm/bin/pycharm.pngExec=sh /home/duduzai/pycharm/bin/pycharm.shMimeType=application/x-py;Name[en_US]=pycharm

5.1 Anaconda 5.3.0(python3.7.0)

1)下载

https://mirrors.tuna./help/anaconda/

https://mirrors.tuna./anaconda/archive/

下载Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh

2)安装

bash Anaconda3-.03-Linux-x86_64.sh

一直按回车或输入yes再回车(自动添加环境变量)

ROS自带的3.6.9被替换成anaconda自带的3.7.0

gedit ~/.bashrc
如果导致ROS包编译错误，建议注释掉，再重新编译ROS包(如相机雷达标定包)
source ~/.bashrc

# added by Anaconda3 5.3.0 installer# >>> conda init >>># !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '/home/duduzai/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"if [ $? -eq 0 ]; then\eval "$__conda_setup"elseif [ -f "/home/duduzai/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then. "/home/duduzai/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"CONDA_CHANGEPS1=false conda activate baseelse\export PATH="/home/duduzai/anaconda3/bin:$PATH"fifiunset __conda_setup# <<< conda init <<<