在Ubuntu18.04下搭建CUDA、cuDNN、Anaconda、tensorflow1.15、Pycharm、ros、Cl

在Ubuntu18.04下搭建CUDA、cuDNN、Anaconda、tensorflow1.15、Pycharm、ros、Clash环境

1、CUDA搭建

①查看你需要安装的CUDA与显卡对应的版本，CUDnn对应CUDA的版本，如果你是需要安装tensorflow1.15还需对照CUDA、python的适应性版本，因为CUDA版本太高就安装不了tf1.x版本。

这里可以参考官网连接：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-resolved-issues

tf与cuda对应关系：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en#gpu （注意需要的是cpu还是gpu版本）

②如果你是刚下载的Ubuntu18.04，那么需要一个前提准备，打开终端输入安装gcc、cmake的命令，因为gcc是GNU compiler collection,用来编译c和c++程序的，cmake也是：

sudo apt update

sudo apt-get install build-essential

sudo apt-get install cmake

然后执行以下命令来检查是否安装成功：

gcc --version

Cmake --version

③安装显卡驱动

这有两种方式：第一种是在终端输入命令的方式、第二种通过软件和更新应用里的附加驱动添加的方式。

首先查看一下支持的驱动的显卡版本：

ubuntu-drivers devices

安装需要的驱动版本（需要查看以下显卡驱动和cuda的版本匹配，cuda10.2支持440版本的驱动，450的驱动使用cuda11.0）我当时安装的是510的版本驱动。

然后用第一种方式就是终端输入命令：sudo apt install nvidia-driver-510

第二中方式，打开软件和更新→附加驱动→选择你想要的版本（注意不是server服务器版本的，然后点应用更改，等十几分钟。）→重启，就完成安装了。

 

最后在终端输入： nvidia-smi ，弹出的信息就表示显卡驱动安装成功，并可以看到cuda推荐的版本。

 

④安装CUDA

进入cuda官网下载页面，找到你需要安装的版本

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

因为我安装的是CUDA Toolkit 10.0 Download，LINUX版本，按照下图选择：

 

这里要说明一下，我之前选择安装的是deb版本会出现：下列软件包有未满足的依赖关系:cuda:依赖:cuda-10-0(>=10.0.130)但是它将不会被安装E:无法修正错误，因为您要求某些软件包保持现状，就是它们破坏了软件包间的依赖关系。这个问题，然后网上找到的解决办法是采用 install aptitude（sudo apt-get instal aptitude）进行安装，建议慎用，因为我用了这个之后导致我的ubuntu系统崩溃进入不了界面，最后导致重装系统一天的活白干。后面采用runfile安装就成功了。特定于发行版的包（RPM），或独立于发行版包（runfile包）。独立于发行版的包具有跨更广泛的Linux发行版工作的优势，但不会更新发行版的本地包管理系统。特定于发行版的包与发行版的本机包管理系统交互。

两个下载，第一个下载是安装包，第二个下载是补丁（不是很必要，能提升CUDA计算性能）。

然后进入安装包所在文件夹，输入安装命令：

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

sudo sh cuda_10.0.130.1_linux.run

安装过程需要按enter键进行下一步，当出现的第一个选择记得选n，其他都选y，因为第一个问是否要装驱动，这里选择no。

 

安装完成如下图

 

接着配置环境变量：

vim ~/.bashrc

如果没有vim按照提示安装一个就可以

在文件得最后加入以下内容：

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

 

然后更新一下源文件、检查CUDA是否安装成功：

source ~/.bashrc

nvcc --version

cat /usr/local/cuda/version.txt

 

⑤安装cuDNN

下载连接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择对应cuda的版本，然后下载以下安装包

 

接着按这三个文件的顺序（就是上图中的3个文件的上下顺序）通过以下命令依次安装。

sudo dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

注意上图中第二个安装里面的cudnn.h的路径。

把此文件复制到/usr/local/cuda/include文件夹下面,并修改权限：

sudo cp /usr/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h

最后确认是否安装成功：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如上图所示，cuDNN版本为安装的7.5.0，安装成功。

 

2、安装Anaconda

 下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

我选择下载的是

然后在下载文件的位置打开终端并运行：

bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

执行完上面两条命令之后会出现很多英文，一直按Enter键往下翻就可以，再输入"yes",再按Enter键就开始安装啦，出现下面的提示就安装成功。

添加路径，在文件目录按ctrl+h打开隐藏文件，找到.bashrc然后在末尾添加

export PATH=“/home/ai/anaconda3/bin:$PATH”

测试Anaconda3是否安装成功，在终端输入下面的命令，若输出conda的版本，则安装成功。

conda -V

3、tensorflow1.15安装

我是采用conda创建虚拟环境，然后进行tensorflow环境搭建。

首先创建虚拟环境：

conda create --name tf1.15 python=3.6

激活虚拟环境：

conda activate tf1.15

然后安装：

pip install --default-time=300 tensorflow-gpu==1.15.0 keras==2.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

等待安装成功，如果出现因为网络原因，可以安装梯子或者重新运行几遍。

最后测试tensorflow安装是否成功

在tf1.15的环境下依次输入以下命令

Conda activate tf1.15

python

import tensorflow as tf

hello=tf.constant("Hello,Tensorflow!")

sess=tf.Session()

print(sess.run(hello))

这里说明如果要退出python可以输入命令exit（），退出当前环境可以输入命令conda deactivate tf1.15（环境名），最后安装成功。

4、安装Pycharm

①从官网下载Pycharm

官方下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/other.html

我下载的是2021.3.3Linux社区的版本

②将下载的软件包解压到根目录，然后进入到bin文件打开终端运行

一路和windows系统安装过程相关就可以，比如协议同意，继续安装、位置等

③创建快捷方式

输入以下命令打开在/usr/share/applications创建一个文件：

cd /usr/share/applications

sudo gedit pycharm.desktop

编辑这个文件，添加以下内容：

[Desktop Entry]

Version=1.0

Type=Application

Name=Pycharm

Icon=/home/ai/pycharm-community-2021.3.3/bin/pycharm.png

Exec=sh /home/ai/pycharm-community-2021.3.3/bin/pycharm.sh

MimeType=application/x-py;

Name[en_US]=pycharm

记得将下列这两句修改为你自己的路径：

Icon=/home/ai/pycharm-community-2021.3.3/bin/pycharm.png

Exec=sh /home/ai/pycharm-community-2021.3.3/bin/pycharm.sh

5、安装ros

我采用的是小鱼儿的一键ros，终端输入：

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

根据提示依次进行：

5，更换系统源，更换系统源并删除旧源

1，ROS安装，系统版本是Ubuntu16.04--安装kinetic，Ubuntu18.04--安装melodic，继续选择完整安装

3，rosdep更新，安装rosdepc，避免被墙。进行sudo rosdepc init,rosdepc update

4,更新ROS环境设置

最后，运行小乌龟检测是否安装成功

打开三个终端分别输入

Roscore

rosrun turtlesim turtlesim_node

rosrun turtlesim turtle_teleop_key

便可以通过键盘控制乌龟的运动。

6、安装Clash For Linux

①下载安装包：在github上下载相应的安装包

下载链接：https://github.com/Fndroid/clash_for_windows_pkg/releases

②解压到到根目录，进入到Clash.for.Windows-0.20.18-x64-linux并在次右键打开终端输入命令：

./cfw

这边我之前在linux系统下载的是20.8这个版本，在windows下载的是20.18，接着就可以打卡clash这个界面。

③添加梯子：通过URL下载对应的梯子

相应的设置：

④最后在ubuntu系统下需要更改网络设计：打开网络设置

设置为手动，并添加相应的代理：

这样就可以了，如果还没网络可以重启就ok了。