本文内容主要参考自博客：Ubuntu20.04下深度学习环境配置
由于个别步骤稍有不同，因此进行记录，步骤如下：
1、将下载源换为国内源
ubuntu镜像-ubuntu下载地址-ubuntu安装教程-阿里巴巴开源镜像站 (aliyun.com)
2、安装gpu驱动
参考博客：【Linux】Nvidia显卡驱动安装教程_龘之墨瞳的博客-CSDN博客_linux安装nvidia显卡驱动
与参考博客有以下两个不同之处：
在 “二、安装驱动” 这一步，无需前2个小步骤，直接执行第3个小步骤即可。
安装完成以后，无需 “三、完成安装” 这一步，直接执行第四步即可。
3、安装 anaconda
下载地址：Anaconda
下载后的文件一般存在于 “/home/xxx/Downloads/” 目录下。
# 首先 cd 到下载目录
cd /home/xxx/Downloads
# 然后安装下载好的文件
bash xxxxxx.sh
执行 “bash” 命令后，
接下来一直按回车键，直到出现 “Do you accept the license terms”，输入“yes”，然后回车；
接下来会出现 “Anaconda3 will now be installed into this location: /home/xxx/anaconda3”，直接回车，anaconda会安装在该目录；
当出现 “Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running condo init?”，输入 “yes”，然后回车。
到此 anaconda 的安装已经基本完成，接下来需要修改默认 python 版本为 anaconda 中的 python 版本，参考博客：ubuntu18.04修改默认python版本为anaconda中python版本
4、创建虚拟环境
一般一台服务器都会由多人使用，所以创建我们自己的虚拟环境以防止和别人互相影响。
# dl为虚拟环境的名字，可任意更改
conda create -n dl python=3.9
# 查看虚拟环境列表
conda env list
# 激活虚拟环境
conda activate Deeplearning
# 关闭虚拟环境
conda deactivate
5、安装 pytorch-gpu
pytorch官网
在pytorch官网选择合适的版本进行安装即可。（注意安装时的CUDA版本）
6、安装 CUDA
参考博客：Ubuntu20.04下深度学习环境配置 中的 “五、cuda安装”，注意下载的cuda版本要与上面安装的pytorch版本对应。
7、安装 cuDNN
下载地址：cuDNN
进去以后需要先注册账号，再填写一个调查问卷，才能进入下载页面。
下载后的文件格式：***.tar.xz
解压：解压后文件一般在 “/home/xxx/Downloads/***/” 目录下。
# 先解压外层 xz 压缩方式
xz -d ***.tar.xz
# 再解压内层 tar 压缩方式
tar -xvf ***.tar
复制：
# 首先进入解压后目录
cd /home/xxx/Downloads/***
# 将相关文件进行复制，需要注意文件路径是否与磁盘上的一致，可通过图形化界面提前查看
sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
8、验证环境是否搭建成功
# 激活虚拟环境
conda activate dl
# 打开 python
python
# 导入模块
import torch
# 验证
torch.cuda.is_available()
# 如果返回 True ，即表示环境搭建成功
True
