Tips: 本文使用的服务器为ubuntu18.04(1080ti x2)

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步骤总览：安装显卡驱动第一种：在可视化的界面中可以直接安装系统推荐的驱动第二种：命令行安装第三种：官网驱动安装（不推荐）下载驱动安装前准备工作下载编译基本环境屏蔽Nouveau关闭 X server 安装驱动 下载安装conda下载conda安装conda使用conda时可能遇到的问题 配置pytorch环境创建新的环境安装cudatoolkit和pytorch相关包测试pytorch的gpu 配置tensorflow环境CUDA、cuDNN的conda安装cudacuDNN 设置环境变量测试tensorflow 国内换源相关apt 换源

步骤总览：

安装显卡驱动下载conda配置pytorch环境配置tensorflow环境国内换源相关

安装显卡驱动

按简单顺序可分为3种，推荐第二种PPA安装。

第一种：在可视化的界面中可以直接安装系统推荐的驱动

ubuntu详见

第二种：命令行安装

可以通过命令行，安装PPA里面的nvidia驱动:

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa --yessudo apt updatesudo apt search nvidia # 找到自己想安装的版本xxxsudo apt install xxx

第三种：官网驱动安装（不推荐）

可以参考nvidia 510.60.02 版本的官方教程，下文是对官方文档的一个简单概括：

下载驱动安装前准备工作：下载编译基本环境、关闭所有OpenGL应用、X Server以及屏蔽Nouveau、关闭bios的secure boot安装驱动

下载驱动

(1) 百度搜索"nvidia driver"或者"英伟达显卡驱动"（如果是在需要装环境的设备上搜索的记为情况一，通过远程ssh登陆的为情况二）

(2) 选择你的显卡类型和操作系统，我是装有1080ti的ubuntu amd64位的操作系统，所以选择的是:GeForce 10series, GeForece GTX 1080ti; Linux 64-bit, 保险起见语言选择English.之后点击搜索，点击download（这里要点击download一次）

(3) 进入下面界面，情况一直接点击下载，情况二拷贝下载链接，在远程连接的终端上输入wget+拷贝的链接，注意链接应含有.run（如：/content/DriverDownload-March/confirmation.php?url=/XFree86/Linux-x86_64/510.60.02/NVIDIA-Linux-x86_64-510.60.02.run&lang=us&type=TITAN）

安装前准备工作

下载编译基本环境

sudo apt updateapt install build-essential

屏蔽Nouveau

Nouveau是“Accelerated Open Source driver for nVidia cards”，需要在装官网的驱动之前屏蔽.

(1) 修改Nouveau的配置文件，下述代码使用的是here doc的技巧修改配置文件的，也可以以管理员权限使用vim：在/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件末尾添加下面第二、三行的内容。

cat <<EOF | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confblacklist nouveauoptions nouveau modeset=0EOF

(2) 更新配置并重启

sudo update-initramfs -usudo reboot

(3) 重启后确认一下，重启的时候进入bios，并关闭secure boot（只是为了方便，才在这一步关闭，只要在安装驱动前关闭即可），如果看见Successs表示成功屏蔽

lsmod | grep "nouveau" > /dev/null && echo "WARNING: nouveau still active" || echo "Success"

关闭 X server

这里注意，请使用远程ssh操作，关闭X server会关闭图形化界面，不能保证关闭后电脑能够进入图形化界面(似乎与显示器是否接在显卡上有关)，所以使用ssh操作比较保险

sudo init 3

安装驱动

cd directory_of_driver_downloadsudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --dkmssudo reboot

之后一路确认即可后重启，最后用nvidia-smi确认一下

下载安装conda

下载conda

推荐使用国内镜像(如果服务器在国内的话)，根据服务器选择合适的镜像源，比如我在南京且在高校内，所以选择了南京大学的镜像，类似的有清华、中科大、阿里、腾讯等等。

以南京大学镜像为例，百度搜索“南京大学mirror“，看一看地址: https://mirror./，是南京大学的域名()，不是广告。

进去后点击anaconda，我喜欢用miniconda，当然也可以选择archive，点击后选择符合系统的最新版本，这里和下载驱动一样，分情况一二。比如我是ubuntu amd64位，选“Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh”

类似的，如果想下载archive版本，我就会选择：

安装conda

sudo bash *conda3*.sh

一路下一步，即可，这里将conda的安装路径记为CondaPath(方便之后表述，下文中的CondaPath需要替换成实际安装的路径)

使用conda时可能遇到的问题

(1) 当出现NoWritableEnvsDirError的报错时:

sudo chmod -R 777 CondaPath

(2) 关闭自动初始化base环境

使用某些版本的vscode + remote ssh的时候建议关闭

conda config --set auto_activate_base false

配置pytorch环境

pytorch安装最为简单，可完全参考官网的conda安装.

创建新的环境安装cudatoolkit和pytorch相关包

创建新的环境

nameofenv 替换为自己想设定的名字，比如这里可以设置成pytorchenv

conda create -n nameofenv python=3.9

激活该环境

conda activate nameofenv

安装cudatoolkit和pytorch相关包

这里在官网选择好后复杂代码运行即可:

复制Run this Command对应的this command在终端运行:

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

测试pytorch的gpu

python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())"

返回True则说明安装成功，torch是自带cudnn的，所以只需要再设备安装驱动后再conda安装cudatoolkit和pytorch即可。

配置tensorflow环境

本文基于tensorflow官方软件要求进行安装：

必须在系统中安装以下 NVIDIA® 软件：

NVIDIA® GPU 驱动程序 - CUDA® 11.2 要求 450.80.02 或更高版本。CUDA® 工具包：TensorFlow 支持 CUDA® 11.2（TensorFlow 2.5.0 及更高版本）CUDA® 工具包附带的 CUPTI。cuDNN SDK 8.1.0 cuDNN 版本。（可选）TensorRT 6.0，可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量。

CUDA、cuDNN的conda安装

cuda

cudatoolkit，其实在pytorch的安装时也安装了cudatoolkit11.3，是可以直接套用的:conda install -c pytorch cudatoolkit=11.3在里的-c pytorch可以在cudatoolkit=11.3之前或之后，表示在名为pytorch的包频道(channel)中下载。(cuda 11.1及之后的版本才支持30系显卡)

当然更加通用的方法是在anaconda包官网上进行检索：

输入关键词“cuda”：

检索结果如下：

挑选一个，这里可以选择下载量最高的 conda-forge 的cudatoolkit，点击后页面会自动生成安装的命令：

可以通过在cudatoolkit后加=11.3来限定下载版本。

cuDNN

方法与cudatoolkit雷同，写本文时不推荐使用nvidia的，目前nvidia的频道版本不是最高的，其实包括cudatoolkit也不推荐下载nvidia版本。

此外推荐下载的还有TensorRT，也可以用类似的方法通过conda下载，但是笔者没有下载。

设置环境变量

在设置之前先定义一些需要结合自己情况替换的名词：

将Tensorflow的conda虚拟环境记住envoftf（可以和torch同环境，在torch环境搭建后仅需安装cuDNN即可）conda 的安装目前CondaPath，miniconda的默认安装目录是:~/miniconda3，这里使用绝对路径。

完成上述步骤后仍然是不可以使用tensorflow的gpu的，在官方教程中提到需要设置一个环境变量:

(1) 找真正的lib路径

不能直接使用官网提供的，因为使用的是conda，实际这些包并不在/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64，可以通过两种方式找到:

(a) 根据规律拼接出目录：CondaPath/envs/envoftf/lib这里的CondaPath和envoftf需要自行替换

(b) 利用find命令:

find CondaPath -name libcu*.so* | xargs dirname | head -n 1

(2) 设置conda环境变量，并重新激活环境(conda activate envoftf)

conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=（1）中获得路径

测试tensorflow

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"

返回设备列表，检测GPU数量是否和实际安装的一直。

国内换源相关

和选择conda的镜像一样，选择离稳定且离自己近的镜像源，这里仍然是使用南京大学的镜像.

这里讲解如何获得换源的设置，以ubuntu18.04的apt包源替换为例。

apt 换源

进入mirror的帮助界面：

不同镜像网站帮助放置位置不同，南大的在顶部，清华则是在首页的右下方的相关链接里：

进入帮助界面后选择ubuntu，按照里面的描述进行修改即可，清华的比较方便，支持ubuntu版本的选择，而南大需要自己手动修改对应版本名。

修改配置前最好备份原先配置:

sudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/backup.sources.list

如果是其他发行版本的linux，则需选择对应的即可，conda换源也是如此，已经在macos常用的homebrew也是有的.