当你拿到一台新的Ubuntu20.04并准备开始深度学习前的环境配置（Ubuntu安装docker、nvcc、cuda、cuDNN等）

doubleZ0108
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以下都是在能稳定访问外网的情况下安装的，如没有科学工具，请更换清华源阿里源等

git

sudo apt install git

vim

sudo apt install vim

docker

# step 1: 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

# step 2: 安装GPG证书
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# Step 3: 写入软件源信息
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/liunx/ubuntu focal stable"
## 阿里源
# sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

# Step 4: 更新并安装Docker-CE
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install docker-ce

使用sudo docker run hello-world查看docker是否成功 在这里插入图片描述

nvcc

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 在这里插入图片描述

cuda

  1. 首先使用ubuntu-drivers devices检测可安装的驱动
  2. 使用recommend的版本进行安装，我这里是sudo apt install nvidia-driver-460 在这里插入图片描述 或者可以自动使用推荐的版本sudo ubuntu-drivers autoinstall 会跳出粉色的界面，要设置一个密码（要求8～16位） 在这里插入图片描述
  3. 重启sudo reboot 在重启完成之后会进入蓝色背景页面，此时千万不要点第一个选项（点了之后功亏一篑），要点第二个选项，此时会需要输入刚才设置的密码，输入完成后再次进入就安装好了驱动 在这里插入图片描述
  4. 使用nvidia-smi查看驱动安装成功与否 在这里插入图片描述
  5. 按照官网的指令进行安装CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 如果安装过程中有问题，可以参考Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法_ashome123的博客-CSDN博客，不过这里很多步骤我还没有进行就安装成功了 在这里插入图片描述
  6. 最后通过nvcc -V就可以查看是否安装成功

cuDNN

从NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer下载对应版本压缩包（需要登录NVIDIA账号） 下载解压之后，将cuda/include/cudnn.h文件复制到usr/local/cuda/include文件夹，将cuda/lib64/下所有文件复制到/usr/local/cuda/lib64文件夹中，并添加读取权限： sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 在这里插入图片描述

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