一、Anaconda下载（如果终端一直报http的错误，看上一篇内容，还不行就得挂个梯子了 ps：ubuntu梯子用clash）

1、下载（建议下载2022.10，之前下载最新的2024后面编译出错了）

（1）官网下载

Download Success | Anaconda

（2）网盘下载

Anaconda2022.10

https://pan.baidu.com/s/1lbi0l_vHTCPuWCXHolqFSA?pwd=hqqc

Anaconda2024.2

https://pan.baidu.com/s/11DK-86vWEOQJ04Vv3ypKiA?pwd=qmem 提取码: qmem

（3）清华源下载

Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

2、安装

（1）在安装包的文件夹内右键打开终端

或者 终端直接输入

cd path/ #path替换为安装包的路径

（2）安装

bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh #bash后面的内容根据你下的版本进行更改，tab可以自动补齐

在这里键入你想要安装的位置（例如我的是/home/tianhr/Soft/anaconda3）然后回车

yes会在终端自动进入base环境，no每次需要用下面命令手动打开

conda activate base

如果选了yes，但是想关闭自动进入环境，终端输入

conda config --set auto_activate_base false

3、bashrc导入环境变量

否则会出现这个错误

（1）打开bashrc文件

sudo gedit ~/.bashrc

（2）在文件中加入（位置随意，我喜欢放在最后面）

export PATH="/home/tianhr/Soft/anaconda3/bin:$PATH"
# 路径更换为自己的路径

ctrl+s保存

命令行输入

source ~/.bashrc

进入base环境

conda activate base

前面出现（base）表示配置成功！

二、配置cuda11.1+cudnn

1、安装cuda

官网网址

CUDA Toolkit 11.1 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer

根据官网提示键入自己的版本获得命令（我的是ubuntu20.04）

强烈建议选runfile，deb会附带安装显卡驱动，可能会和电脑原带的发生冲突

（1）根据命令安装（注意下面为ubuntu20.04，cuda版本为11.1）

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run
sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

在这里勾选掉driver，不安装驱动，如下

然后install

（2）bashrc配置cuda环境变量

打开bashrc

gedit ~/.bashrc

添加到bashrc文件中

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

保存退出

source ~/.bashrc

检查cuda安装版本（出现下面内容就安装成功了）

nvcc -V

2、安装cudnn

（1）下载

官网地址（最好关掉梯子下载否则可能会被拒绝申请）

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择适合自己的版本下载

（2）安装

解压下载的安装包

在解压后的文件夹中打开终端

sudo cp include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

检查安装的cudnn版本

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

出现下面则表示成功

三、Tensorflow安装

1、创建conda环境

conda create -n test python=3.9

下面是成功创建

进入环境

conda activate test

2、安装Tensorflow

（1）查看python和cuda版本对应的Tensorflow

Tensorflow与Python、CUDA、cuDNN的版本对应表_tensorflow版本对应python3.11-CSDN博客

（2）安装合适版本的Tensorflow（在上面创建的环境中，不要在base中安装）

pip install tensorflow-gpu==2.11.0
# 如果没有pip 通过sudo apt-get install pip安装

（3）检测是否成功安装

终端输入

python
import tensorflow as tf 
print(tf.__version__)

输出版本号则安装成功

四、pytorch安装

去pytorch官网查找版本对应的指令行

Previous PyTorch Versions | PyTorch

下面为cuda11.1对应torch安装

pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

检验是否安装成功

conda list