Ubuntu 20.04显卡驱动、CUDA、CUDNN、Conda和TensorRT的安装及配置

在Ubuntu 20.04上安装和配置显卡驱动、CUDA、CUDNN、Conda和TensorRT是一个相对复杂的过程，需要一定的技术背景。以下是一份详细的指南，帮助您顺利完成这些步骤。
一、禁用 Nouveau 显卡驱动
首先，我们需要禁用系统自带的 Nouveau 显卡驱动。这是因为 Nouveau 可能会与 NVIDIA 显卡驱动冲突，导致安装失败。

1. 打开终端（Ctrl+Alt+T）。
2. 输入以下命令打开 blacklist.conf 文件：

   sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

3. 在文件末尾添加以下两行，保存并退出：

   blacklist nouveau
   options nouveau modeset=0

4. 在终端中输入以下命令，使更改生效：

   sudo update-initramfs -u

5. 重启您的计算机，以确保更改生效。
   二、安装 NVIDIA 显卡驱动
   现在，我们可以开始安装 NVIDIA 显卡驱动。请注意，您需要先下载与您的 NVIDIA 显卡型号相匹配的驱动程序。
6. 访问 NVIDIA 官方网站，下载最新的驱动程序。
7. 打开下载的 .run 文件进行安装。按照屏幕上的指示操作，完成驱动程序的安装。
8. 安装完成后，重新启动计算机。
9. 检查 NVIDIA 显卡驱动是否正常工作：

   nvidia-smi

   如果终端输出了显卡信息，说明驱动已成功安装。
   三、安装 CUDA 和 CUDNN
   接下来，我们将安装 CUDA 和 CUDNN，以便在 Ubuntu 20.04 上运行深度学习框架。请注意，您需要下载与您的 GPU 和 Ubuntu 版本相匹配的 CUDA 和 CUDNN 版本。
10. 访问 NVIDIA 官方网站，下载并安装适用于 Ubuntu 20.04 的 CUDA 和 CUDNN 版本。按照屏幕上的指示操作完成安装。
11. 检查 CUDA 是否正确安装：

    nvcc --version

    如果终端输出了 CUDA 版本信息，说明安装成功。
12. 检查 CUDNN 是否正确安装：

    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A3 # 查看版本信息是否和您下载的一致。

    如果终端输出了与您下载的 CUDNN 版本一致的信息，说明安装成功。
    四、安装 Anaconda 和 TensorRT
    最后，我们将安装 Anaconda 和 TensorRT，以便在 Ubuntu 20.04 上运行深度学习框架和进行模型优化。请注意，您需要下载与您的 Ubuntu 版本相匹配的 Anaconda 和 TensorRT 版本。
13. 访问 Anaconda 官网，下载并安装适用于 Ubuntu 的 Anaconda 分发版。按照屏幕上的指示操作完成安装。
14. 在 Anaconda Prompt 中，输入以下命令创建虚拟环境（可选）：

    conda create -n myenv python=3.8

    激活虚拟环境（可选）：

    conda activate myenv

15. 在 Anaconda Prompt 中，输入以下命令安装 TensorRT：

    pip install tensorrt-cuda110==7.1.3 # 请根据您的实际情况修改版本号和CUDA版本号。

16. 检查 TensorRT 是否正确安装：

    tensorrt --version # 查看版本信息是否和您下载的一致。