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Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动、CUDA以及CuDNN工具（小白版深度学习环境搭建教程）

在进入深度学习领域时，第一步通常是在Ubuntu系统上配置强大的计算环境。本文将为您详细介绍如何实现Ubuntu NVIDIA驱动安装、CUDA Toolkit配置以及cuDNN安装教程，助您快速完成深度学习环境搭建。

一、准备工作与环境检查

在开始安装之前，我们需要确认显卡型号并更新系统源。打开终端（Ctrl+Alt+T），输入以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
lspci | grep -i nvidia

确认系统识别到NVIDIA显卡后，我们就可以开始下一步了。

Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动、CUDA以及CuDNN工具（小白版深度学习环境搭建教程） Ubuntu NVIDIA驱动安装 CUDA Toolkit配置 cuDNN安装教程 深度学习环境搭建 第1张

二、Ubuntu NVIDIA驱动安装

对于小白用户，推荐使用Ubuntu自带的“附加驱动”工具或PPA仓库安装，这种方式最稳妥。

  1. 输入命令查看推荐驱动版本：ubuntu-drivers devices
  2. 安装推荐版本（例如535版本）：sudo apt install nvidia-driver-535
  3. 安装完成后重启电脑：sudo reboot
  4. 重启后输入 nvidia-smi，若显示显卡信息表，则驱动安装成功。

三、CUDA Toolkit配置

CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台。请前往官网下载对应版本的Runfile文件。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.0/local_installers/cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run
sudo sh cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run

注意：在安装界面中，务必取消勾选“Driver”（因为我们已经安装了驱动），然后选择Install。

安装后需配置环境变量，编辑 ~/.bashrc 文件，在末尾添加：

export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

执行 source ~/.bashrc 使其生效。

四、cuDNN安装教程

cuDNN是用于深度神经网络的加速库。下载对应CUDA版本的cuDNN压缩包，解压后将其库文件拷贝到CUDA安装目录即可。

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*

五、总结

通过以上步骤，您已经成功在Ubuntu上完成了深度学习环境搭建。您可以尝试运行 nvcc -V 来验证CUDA是否就绪。现在，您可以尽情享受GPU加速带来的高效计算体验了！

本文关键词：Ubuntu NVIDIA驱动安装、CUDA Toolkit配置、cuDNN安装教程、深度学习环境搭建。

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