【详细教程】Mac 上制作 Ubuntu 启动盘及 CUDA、cuDNN 安装步骤

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文章目录

[Mac 上制作 Ubuntu 启动盘教程](#Mac 上制作 Ubuntu 启动盘教程)
[安装 Ubuntu 后的设置](#安装 Ubuntu 后的设置)
[安装 Anaconda](#安装 Anaconda)
[安装 CUDA 12.0](#安装 CUDA 12.0)
[安装 cuDNN](#安装 cuDNN)
[创建 Conda 虚拟环境并安装 PyTorch](#创建 Conda 虚拟环境并安装 PyTorch)

Mac 上制作 Ubuntu 启动盘教程

制作 Ubuntu 启动盘
- 下载 Ubuntu ISO 镜像：Ubuntu 官方下载。
- 将 USB 插入 Mac。
- 打开"磁盘工具"，选择 USB 盘并格式化为 FAT32 文件系统。
- 打开终端，使用 diskutil list 找到 USB 盘设备号，例如 /dev/disk2。
- 卸载 USB 盘：
  bash 复制代码
```
diskutil unmountDisk /dev/disk2
```
- 使用 dd 命令将 Ubuntu 镜像写入 USB：
  bash 复制代码
```
sudo dd if=~/Downloads/ubuntu.iso of=/dev/disk2 bs=1m
```
- 完成后，安全弹出 USB。
使用 USB 启动安装 Ubuntu
- 重启电脑，按 F12 进入启动选择界面。
- 选择 USB 启动盘，选择 Safe Graphics 模式。
安装 Ubuntu
- 选择语言为"英语"。
- 选择"最小化安装"，安装时无需联网。
- 分区时选择清空整个磁盘安装。
- 设置用户名和密码。

安装 Ubuntu 后的设置

开机联网
- 连接到网络。
卸载不必要的依赖包
bash 复制代码
```
sudo apt-get autoremove
```
设置 root 密码
bash 复制代码
```
sudo passwd root
```

更新软件列表并安装编译工具

bash 复制代码

sudo apt-get update
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install gcc

安装 NVIDIA 显卡驱动

bash 复制代码

sudo apt-get install nvidia-driver-525
sudo reboot

检查 NVIDIA 驱动是否安装成功
bash 复制代码
```
nvidia-smi
```

安装 Anaconda

官网下载 Anaconda 安装包

下载带有 .sh 后缀的 Linux 版本安装包。
在下载文件夹中打开终端安装 Anaconda
bash 复制代码
```
sh 文件名.sh
```
- 按提示输入 yes，直到安装完成。
安装 Vim 并编辑 .bashrc 文件
bash 复制代码
```
sudo apt-get install vim
sudo vim ~/.bashrc
```
- 按 i 进入编辑模式，在文件末尾添加以下内容：
  bash 复制代码
```
export PATH="/home/你的用户名/anaconda3/bin:$PATH"
```
- 按 ESC 退出编辑模式，然后输入 :wq 保存并退出。
激活修改后的 .bashrc 文件
bash 复制代码
```
source ~/.bashrc
```
检查 Anaconda 是否安装成功
bash 复制代码
```
conda --version
```

安装 CUDA 12.0

下载 CUDA 12.0

bash 复制代码

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

运行安装文件
bash 复制代码
```
sudo sh cuda_12.0.0_525.60.13_linux.run
```
- 在安装过程中取消勾选附带的驱动，因为之前已经安装了驱动。

配置环境变量

编辑 .bashrc 文件：
bash 复制代码
```
sudo vim ~/.bashrc
```

在末尾添加：

bash 复制代码

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

激活环境变量
bash 复制代码
```
source ~/.bashrc
```
检查 CUDA 是否安装成功
bash 复制代码
```
nvcc -V
```

安装 cuDNN

下载 cuDNN 并解压

从 NVIDIA 官网下载 cuDNN Tar 文件并解压：
bash 复制代码
```
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.6.50_cuda12-archive.tar.xz
```

复制 cuDNN 文件到 CUDA 路径

bash 复制代码

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

创建 Conda 虚拟环境并安装 PyTorch

创建虚拟环境

bash 复制代码

conda create -n env python=3.9
conda activate env

配置国内 PyPI 镜像源

bash 复制代码

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装 PyTorch

bash 复制代码

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

根据自己需要安装其他依赖

bash 复制代码

python -m pip install tb-nightly -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
pip install -r requirements.txt

在虚拟环境中根据需要安装额外的包即可。