[写在前面]  👇👇👇

        如果这篇博客写的还可以的话，希望各位好心的读者朋友们到最下面点击关注一下Franpper的公众号，或者也可以直接通过名字搜索：Franpper的知识铺。快要过年了，Franpper想制作一款红包封面，但是需要100个关注者，555。  

本次配置过程的三篇博文分享分别为为：

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[1]安装显卡驱动-CSDN博客

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[2]安装Anaconda与CUDA  （本篇）

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[3]安装cuDNN与Pytorch

1. 安装Anaconda

        点击下方链接进入anaconda官网下载安装包

Download Success | AnacondaAnaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities.https://www.anaconda.com/download-successhttps://www.anaconda.com/download-success

        在下载路径中右键选择在终端打开

        执行下面的安装命令

sh Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh

 按下Enter键继续安装

         这里会输出一些协议条款，需要不断的按下Enter键才能继续，但是千万不要按得太急，因为后面会问你是否接受条款，而默认选项是NO，按下Enter的话直接就推出安装了......这里给我整麻了，大家千万注意。

         

        输入yes接受条款。

这里会给出一个默认安装路径，如果你想自定义的话直接在后面输入路径即可 

 接下来会询问你是否初始化Anaconda，这里输入yes

到目前位置anaconda已经安装完毕！！！

输入conda -V验证安装结果

conda -V

 现在可以创建一个自己的虚拟环境了

conda create –n franpper python=3.8

到此为止，Anaconda已经安装完毕

2. 配置cuda 

在配置CUDA前建议朋友们先浏览下面这篇博文，以了解一些版本搭配的规则。

深度学习环境配置：CUDA、cuDNN 和 PyTorch 版本的选择与搭配指南（建议收藏）

首先输入nvcc -V验证电脑中是否有CUDA，如果输出了以下内容则证明没有CUDA，需要安装。

        根据自己安装的驱动版本选择适配的cuda版本，Franpper刚才安装的驱动版本是535.146，所以可以安装的最高cuda版本是12.2，由于版本是向下兼容的，所以这里franpper选择的版本是12.0。

 查看本机ubuntu版本

uname -m && cat /etc/*release

 下方链接为CUDA官方下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive   根据实际情况选择对应选项     

        这里补充一点，关于最后一个选项Installer Type(安装类型)的选择。关于deb与runfile两种安装方式，deb会下载得到一个.deb文件，可以双击通过ubuntu自带的软件安装功能进行安装；而runfile会下载得到一个.run文件，通过下方Base Installer一栏中给出的命令在命令窗口中进行安装，这里Franpper选择runfile安装方式。

        接下来下载安装包，这里有两种安装方式。第一种是直接复制CUDA给出的指令至终端命令行中下载，但是这种方式容易断，所以Franpper推荐另一种安装方式。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.0.0/local_installers/cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run

         第二种方式是：将指令中http://...一段复制到浏览器的搜索栏中即可下载。

         下载完毕后，在下载路径下右键点击在终端打开。

         给安装包赋予权限：

        执行安装命令

sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run

        在运行之后可能要稍微等一小段时间，20~30秒左右，这是系统在解压并加载文件，大家不用着急。当加载完毕后会问你是否接受，输入accept

        由于我们之前已经安装过驱动了，所与这里选中Driver项按下Enter取消选中，就不让它安装驱动了。 

        选择Install并回车，开始安装。

         

        这时界面会跳回之前的界面，大家稍等一会儿，这里是正在安装。

        如果像下面这张图片输出的一样，则表示安装完毕。

        接下来配置CUDA环境变量，打开终端输入下面指令，这里需要输入密码。

sudo vim /etc/profile

 将下方两行指令复制到文件底端

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-12.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-12.0/lib64

        然后按下Esc键，输入:wq!保存并退出(注意切换到英文输入法)

         然后在终端输入下面指令使环境变量立即生效

 source /etc/profile

         测试是否配置成功

        胜利！！！最难的步骤已经完成了，成功就在眼前！