这篇文章讲解ubuntu系统下的一些环境配置，为了后面运行yolov5，tensorrtx加速等做铺垫。

跟着我一步步来即可，无脑终端输入即可

一.安装显卡驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

添加

blacklist nouveau

blacklist lbm-nouveau

options nouveau modeset=0

alias nouveau off

alias lbm-nouveau off

echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf
提示 modeset=0

sudo update-initramfs -u

reboot(重启)

lsmod | grep nouveau
无提示

uname -r

提示x.x.x.x…..

sudo apt-get install linux-source

sudo apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic

去这里下驱动 NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA

下载一个类似 NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run的 .run文件

这里包名换成你的

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-440.100.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

选项

选NVIDIA

continue installation

no（32bit）

yes

ok

reboot

重启后

nvidia-smi

会输出框，得到cuda最高版本等等

二.安装cuda

这里安装runfile版本,建议11.6版本，除非你的电脑支持版本很低

这里下cudahttps://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local

即：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

下好后

sudo ./cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
勾选掉driver

sudo gedit ~/.bashrc

添加

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.6

pip3 install ipython

三.安装cudnn

这里安装deb版本8.4.0

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

下面的命令给个开头就可以用TAB补齐

sudo dpkg -i cudnn-local-repo-$distro-8.x.x.x_1.0-1_amd64.deb 
sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
（这一步和版本有关系，有的是sudo apt-key add /var/cudnn-local-repo-ubuntu***，有的是cp,具体看终端会有提示）
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.Y

sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.x.x.x-1+cudaX.Y

sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.x.x.x-1+cudaX.Y

安装后查看是否成功（dpkg -l | grep cudnn）

四.安装anaconda

大家直接去清华源或阿里源下载即可，因为这个相较于cuda,cudnn,以及后面的pytorch,tensorrt之间基本没什么版本冲突，所以大家可以随意一点。yolov5配置和tensorrtx加速，后面写好后我会发布～
 

五.安装pytorch11.6

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia -c conda-forge

大功告成，完结撒花！！！