ubuntu+ros新手笔记（五）：初探anaconda+cuda+pytorch

深度学习三件套：初探anaconda+cuda+pytorch

系统ubuntu22.04

ros2 humble

1.初探anaconda

1.1 安装

安装过程参照【详细】Ubuntu 下安装 Anaconda

1.2 创建和删除环境

创建新环境

c 复制代码

conda create -n your_env_name python=x.x

比如我创建了一个名为"py312"的环境

c 复制代码

conda create -n py312 python=3.12

如下图：anaconda/envs目录下多了一个py312文件夹，这个文件夹就是py312环境中安装的所有包存放的位置

conda命令进入py312环境

c 复制代码

conda activate py312

查看新建的py312环境中有什么包

c 复制代码

conda list

5. 删除已有的虚拟环境

c 复制代码

conda remove -n your_env_name --all

2. 初探cuda

2.1 根据NVIDIA显卡型号确定对应的显卡驱动版本并安装

安装教程参照Ubuntu 如何根据NVIDIA显卡型号确定对应的显卡驱动版本并安装

c 复制代码

nvidia-smi  #查看GPU信息, 注意：安装完显卡驱动后需要先重启一次电脑

打开终端执行：ubuntu-drivers devices 来看显卡的驱动相关信息。

如果没有显示nvidia相关驱动列表，请检查显卡设置是否完整。
推荐（recommend：建议、推荐）安装nvidia-driver-550，因此我们直接运行指令进行安装：

c 复制代码

sudo apt install nvidia-driver-550  #安装550驱动

安装完成后终端是这样的：

再次运行nvidia-smi（重启计算机才会生效！）

上述内容我们主要观察两个点：

显卡的驱动版本 (Driver Version)
该显卡驱动所支持的CUDA版本上限 (CUDA Version)

2.2 根据显卡驱动版本，安装对应的CUDA版本

以我的显卡做个示例：可以发现，我这里的NVIDIA显卡驱动版本是 550.120 ，这里可以看到本机最高支持 CUDA 12.4，也就是说我这张卡12.4之下的CUDA版本该显卡都可以支持，12.4之上的则不支持。

2.2.1 确定 CUDA Toolkit版本

根据显卡的驱动版本，去NVIDIA官网（往下翻）查看该驱动版本所能支持的CUDA版本：

如下表：

2.2.2 安装 CUDA（安装历史版）

点击链接下载历史版本的CUDA Toolkit

找到你所要下载的版本，我就找CUDA Toolkit 12.4.0，点进去
然后选择自己对应的系统版本的CUDA，并下载（在这里我们推荐用runfile(local)的方式进行下载）：

请注意，有的CUDA版本只支持特定版本的linux发行版系统，请进行匹对。

按照网页中给出来的指令依次执行：

python 复制代码

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
sudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

下载页面，下载完成需要大约15分钟。。。

下载完成：然后弹出选择界面，用手指点击键盘的↑ ↓按键。

选择Continue ，然后输入accept：
按回车取消 Driver 的安装，也就是[ ]里面没有X（因为一般已经装好驱动了），然后回车选择 Install：
上面一步，选择 Install后，终端就会跳出选择界面，回到正常终端模式，并且没有任何提示。

这是正常现象，等待安装完成即可。安装完成后，会出现如下类似界面：
接着我们需要添加CUDA的环境变量，以便于可以任何地方都能启动它（不知道Linux的环境变量知识点可自行搜索），输入以下命令：
c 复制代码
```
sudo gedit ~/.bashrc
```
在其中添加并保存：
c 复制代码
```
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH
```
保存，关闭即可。

注意，其中的cuda版本选为你要安装的版本，上面命令中的是cuda-12.4，请根据实际情况进行更改。
接着：
source ~/.bashrc

至此我们安装cuda成功，可以通过以下命令查看cuda信息：

查看CUDA版本信息：nvcc --version

没有问题的话，一般会输出以下信息：

与没有安装cuda toolkit前对比：

3. 初探pytorch

3.1 pytorch 应该装在哪个python环境里？

c 复制代码

python --version # 查看当前python的版本
type python3	# 查找python3的位置

在ubuntu系统中的python用python --version会报错，必须写成python3 --version

从base环境切换到ubuntu系统自带的python环境，用pip list指令查看安装的包，包含了之前我们安装的ros2相关的所有包了！！如下，例如小乌龟turtlesim，远程键盘teleop-twist-keyboard等等。。。

我决定把pytorch装在系统python里，不知道会不会有区别，先看看效果吧。主要是怕其他环境里另一个pytorch版本的计算效果会更好，到时候还需要两个环境联调，就涉及到在代码中设置python版本的问题，可能会很麻烦。先装在系统的Python里试试。

3.2 正式进入pytorch安装流程。。。。。。

安装教程2023年最新Ubuntu安装pytorch教程

Pytorch传送门

我们打开pytorch的网站，注意这里选择安装cuda12.1是完全没有问题呢，假如你的最新驱动最高能安装的cuda版本只有cuda11.0，那么你只能选择安装cuda10.2。
注意：很多新人下载东西都喜欢下载最新的，但是经验告诉我们。最新的版本往往BUG很多，而且还不够稳定，但是太老的版本又可能有功能缺失等问题，因此我推荐各位小白萌新，装比最新版本低两三个版本的库，pytorch和cuda都是同理。

目前最新版本是v2.5.0，所以我安装的v2.3.1：

我用pip装的：

python 复制代码

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

装完后进入python3，

c 复制代码

import torch
torch.cuda.is_available()

验证pytorch是否能用，输出True即为成功，False为失败。

pip list查看系统python环境里装的包，左右对比，比未安装前，发现多出了torch, torchaudio, torchvision的3个包，如下：