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安装 CUDA 11.8 和 Anaconda 并配置环境变量

在本教程中，我们将介绍如何在 Ubuntu 22.04 上安装 CUDA 11.8 和 Anaconda，并配置相应的环境变量。我们还将配置使用 阿里云镜像源 来加速软件包更新。以下是具体步骤。

步骤 1：更新软件源

首先，更新系统的软件源，并切换到 阿里云镜像源 来加速 Ubuntu 软件包的下载。

1. 备份 /etc/apt/sources.list 文件：

   在编辑 /etc/apt/sources.list 之前，最好先进行备份，以防出现问题时可以恢复。使用以下命令备份文件：

   sudo mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
   

2. 修改 /etc/apt/sources.list 文件，将以下内容添加到文件中（根据你的 Ubuntu 版本修改 jammy 为你当前的版本）：

   sudo vim /etc/apt/sources.list
   

   在文件中添加以下阿里云镜像源：

   # 阿里云镜像源
   deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
   deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse# 安全更新
   deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
   deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse# 软件更新
   deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
   deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse# 提议的更新
   deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
   deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse# 回退包
   deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
   deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
   

3. 更新软件包：

   sudo apt update
   sudo apt upgrade
   

步骤 2：安装 gcc 和 g++

为了安装 CUDA，我们需要确保系统中有支持的 gcc 和 g++ 版本。

1. 安装 gcc 和 g++ 版本 11：

   sudo apt install gcc-11 g++-11
   

   如果遇到错误：
   如果你在执行上述命令时出现了错误，比如找不到 gcc 或 g++，请确保已安装这些工具并更新系统：

   sudo apt install gcc g++
   

2. 检查 gcc 版本：

   gcc --version
   

   如果看到如下错误：

   Command 'gcc' not found, but can be installed with:
   apt install gcc
   

   那么请执行以下命令来安装 gcc：

   sudo apt install gcc
   

步骤 3：安装 CUDA 11.8

接下来，我们下载并安装 CUDA 11.8。

1. 下载 CUDA 11.8 本地安装包：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
   

2. 运行安装程序：

   sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
   

   如果出现错误：
   在运行 CUDA 安装时，遇到如下错误：

   Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.
   

   这通常是因为系统中没有正确的 gcc 版本或者版本不兼容。解决此问题的方法是确认你安装的 gcc 版本为 gcc-11。运行以下命令确认安装：

   gcc --version
   

   如果版本不符，可以通过如下命令安装正确版本的 gcc：

   sudo apt install gcc-11
   

步骤 4：下载和安装 CUDA .deb 文件

1. 下载 CUDA .deb 文件：

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb
   

2. 安装 .deb 文件：

   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local_11.8.0-520.61.05-1_amd64.deb
   

3. 复制 GPG 密钥并更新 apt：

   sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
   sudo apt-get update
   

4. 安装 CUDA：

   sudo apt-get -y install cuda
   

   如果遇到依赖问题：
   如果在安装时出现依赖问题，可以运行以下命令来修复它们：

   sudo apt --fix-broken install
   

步骤 5：配置环境变量

为了使 CUDA 工具和库可用，配置环境变量。

1. 配置环境变量：

   打开 .bashrc 文件并添加以下行：

   vim ~/.bashrc
   

   添加以下行以更新 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量：

   export PATH=/usr/local/cuda-12.8/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   

2. 应用更改并检查环境变量：

   source ~/.bashrc
   echo $PATH
   echo $LD_LIBRARY_PATH
   

步骤 6：安装 Anaconda

1. 下载 Anaconda 安装脚本：

   wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
   

2. 赋予安装脚本执行权限：

   chmod +x Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
   

3. 运行 Anaconda 安装程序：

   bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh
   

4. 配置 Anaconda 环境变量：

   打开 .bashrc 文件并添加 Anaconda 的 bin 目录到 PATH：

   vim ~/.bashrc
   

   在文件末尾添加：

   export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
   

   然后应用更改：

   source ~/.bashrc
   

5. 验证安装：

   echo $PATH
   

总结

通过以上步骤，你已经成功在 Ubuntu 22.04 上安装了 CUDA 11.8 和 Anaconda，并配置了相应的环境变量以使其生效。这样你就可以在你的 Ubuntu 系统中开始使用 CUDA 加速的深度学习框架和其他应用程序了。

如果你在安装过程中遇到任何问题，或者有任何疑问，欢迎在评论区留言！

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