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Ubuntu22.04换源、Nvidia显卡驱动、CUDA、Anaconda安装

Ubuntu 204换源 推荐源：清华源。 步骤： 首先，更新系统。 然后，按照清华源提供的教程，修改/etc/apt/sources.list文件，将原有的源地址替换为清华源的地址。 更新软件列表：sudo apt update。

首先，我们来更换软件源。推荐使用清华源，具体步骤如下： 更新系统 然后，对于显卡驱动的安装，首先确认你的显卡型号，从官网下载推荐的驱动包：安装后，为了防止驱动与内核更新冲突，建议在重启前关闭自动更新。重启后，检查驱动是否成功安装。接下来，我们要安装CUDA。

在 Ubuntu 204 中配置深度学习环境的步骤包括安装英伟达显卡驱动、查看GPU型号与安装依赖、禁用默认驱动、安装驱动、安装 CUDA、配置环境变量、安装 cuDNN 和 Anaconda。以下为详细操作：首先，安装英伟达显卡驱动。

安装英伟达显卡驱动：方法：可通过标准Ubuntu仓库自动安装、使用PPA仓库自动化安装或手动安装官方NVIDIA驱动。步骤：安装完成后，更新initramfs镜像，并重启电脑。在终端中输入nvidiasmi命令检查显存信息等，确认驱动安装成功。下载并安装CUDA：访问官网：访问NVIDIA CUDA Toolkit的官方网站。

接下来，他继续尝试安装CUDA toolkit（nvcc）和cuDNN。遇到下载困难时，他选择了浏览器下载或切换到Windows下载的方式，并在Ubuntu中安装所需的包。在完成CUDA和cuDNN的安装后，他启动了Anaconda并安装了Docker，最后通过nvidia-docker实现了NVIDIA GPU在Docker容器中的使用。

有什么保姆级的cuda的下载安装使用,详细的环境变量配置

1、安装完成后，输入nvcc-v验证安装情况。正常情况下会显示“command not found”，无需担忧，只需将CUDA路径添加至环境变量。再次运行nvcc-v命令，您应能看到版本信息，确认安装成功。最后，在bashrc文件中添加CUDA环境变量配置，确保CUDA功能随时可用。至此，您已完成CUDA的安装与配置，准备好进行高效计算。

2、安装CUDA Toolkit 运行安装包：双击下载的CUDA Toolkit安装包，开始安装。自定义安装目录：建议自定义安装目录，以便后续设置环境变量（如图）。安装完成：安装完毕后，在安装目录下可以看到CUDA计算必要的组件（如图）。配置CUDA环境 设置环境变量：进入系统的环境变量设置页面。

3、CUDA13的安装 下载与安装：访问CUDA Toolkit Archive，选择CUDA13版本进行下载，并按照提示完成安装。 验证安装：确保显卡驱动已安装并正确运行，可通过在命令提示符中输入“nvidiasmi”来验证。 环境变量配置：检查CUDA安装过程中创建的环境变量，确保它们正确配置。

Pytorch环境搭建(ubuntu22.04+miniconda3+vscode)

1、安装Pytorch 打开Miniconda3的命令行界面。创建一个新的conda环境。使用从Pytorch官网获取的conda安装命令在该环境中安装Pytorch。确保命令中包含正确的CUDA版本信息，以启用GPU加速。安装完成后，通过运行简单的Pytorch测试代码来验证安装是否成功。

2、创建新的conda环境：conda create -n cuda_env python=8删除conda环境：conda remove -n 环境名 --all添加conda源：使用conda config --add channels 源地址添加清华源等第三方源。安装GCC编译器：根据需要安装指定版本的GCC编译器，并创建软链接。

3、生信分析环境搭建指南（Ubuntu 204）为了高效地进行生信分析，首先需要准备好安装工作环境。推荐使用Miniconda3，它是一个精简版的Anaconda，内置conda和Python。对于数据科学爱好者，Anaconda提供了广泛的软件库。访问官方Miniconda3下载页面（Miniconda介绍文件），或直接在网站上下载。