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# System prepended metadata

title: 在ubuntu安裝神經網路環境
tags: [driver, nvidia, cudnn, pytorch, cuda, python, linux, ubuntu]

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# 在ubuntu安裝神經網路環境  

## 安裝版本  
nvidia driver: 525 -> 530  
CUDA: 12.1  
cuDNN: 8.8.1  

## 每次都會先做的事  
`sudo apt update && sudo apt upgrade -y`  

## 移除所有舊版本  
`sudo apt purge *nvidia*`  

## 顯卡驅動  
1. 查詢驅動版本  
`ubuntu-drivers list`  
選擇一個要安裝的版本  
如果沒有特別要求  
選最新的(數字最大的)就好  

2. 安裝驅動  
`sudo apt install nvidia-driver-xxx`  
安裝完CUDA後版本可能會變，但不用去管  
例如我原本安裝525  
安裝完CUDA後自動變成530  
這甚至不在`ubuntu-drivers list`顯示的列表裡面  

3. 重新開機  

4. 檢查驅動  
`nvidia-smi`  
應該會顯示以下結果  
![](https://i.imgur.com/WSdMhlN.png)  
細節目前不重要  
能顯示出這個表就行  

## CUDA  
1. 安裝CUDA  
[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)  
我只用過deb(local)，沒用過另外兩個  

2. 重新開機  

3. 檢查CUDA  
`nvcc -V`  
應該會顯示以下結果  
![](https://i.imgur.com/JeNAPi6.png)  
如果顯示以下結果  
![](https://i.imgur.com/6kaQoQf.png)  
千萬不能安裝`nvidia-cuda-toolkit`  
(如果不小心安裝了... 我建議你從`sudo apt purge *nvidia*`那步開始重來)  
會顯示說找不到`nvcc`是因為`nvcc`不在路徑中  
以我的安裝來說，`nvcc`的路徑是`/usr/local/cuda-12.1/bin/nvcc`  
將以下字串加入殼層設定檔(如`~/.bachrc`)的尾端  
`export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin/${PATH:+:${PATH}}`  
實際路徑依據安裝版本而定  

## cuDNN  
1. 下載cuDNN  
[https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)  

2. 安裝並檢查cuDNN  
[https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html](https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html)  

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