深度强化学习服务器搭建完整版

由于本人的服务器之前是windows ，可以说是从ubuntu系统安装，到运行环境安装，一条龙到底。记录，以备查阅。

ubuntu系统安装

使用U盘安装ubuntu系统：Ubuntu20.04

引用优质文章:

使用U盘安装Ubuntu20.04_贾亚超的博客-CSDN博客_ubuntu20.04安装教程在U盘下安装ubuntu20.04，从U盘启动Linux系统_-素心向暖的博客-CSDN博客_ubuntu u盘启动

现在系统安装完成，常见命令了解一下，需要时再查阅~

接下来进入第二阶段：

安装anaconda：

Ubuntu 安装 conda - 知乎 (zhihu.com)

 为什么都是两个链接呢，可谓有被无患。都是一些流程性的内容，收藏本文随时唤醒~

下载时，小版本号可能对不上，但是一般同一大版本号可以兼容。11.x

1.  
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
2.  
   sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run

装完之后需要配置环境变量，在~/.bashrc

1.  
   # 第一行是
2.  
   export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin${PATH: :${PATH}}
3.  
   # 第二行是
4.  
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}
5.  
    

测试一下：

1.  
   nvcc -V #查看cuda
2.  
   nvidia-smi # 查看显卡的驱动情况
3.  
   cat /proc/driver/nvidia/version # 查看驱动版本

cudnn

基本的环境就OK了接下来分别安装pytorch与TensorFlow

cudnn的下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载完tar文件之后，解压，然后复制对应文件到cuda目录：

1.  
   tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive.tar.xz
2.  
   sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.2/include
3.  
   sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.2/lib64
4.  
   sudo chmod a r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
5.  
   sudo apt-get install libcupti-dev #安装NVIDIA CUDA 分析工具接口，此库提供高级分析支持。

如何卸载已有的cuda和驱动

deb格式卸载run模式卸载

1.  
   $sudo apt-get remove --purge nvidia* # 1.删除以前安装的文件
2.  
   $sudo apt-get remove --purge cuda* # 2.删除以前安装的cuda文件
3.  
   $sudo apt-get autoclean # 3.自动删除

1.找到cuda文件目录，删掉
2.环境变量中，去掉环境变量的配置
3.source ~/.bashrc

run模式卸载

1.  
   sudo perl /usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl #uninstall cuda
2.  
   sudo /usr/bin/nvidia-uninstall #uninstall driver

安装pytorch：

网络速度问题参考：

安装TensorFlow：

注意最后的测试代码有问题，2.x之后无tf.Session()

import tensorflow as tf
version = tf.__version__
gpu_ok = tf.test.is_gpu_available()
print("tf version:",version,"\nuse GPU",gpu_ok)

到此，请开始探索神经网络吧，如有疑问和完善之处，请留言~

补充：

ssh连接服务器后，使用nohup做甩手掌柜~

Linux：Nohup命令详解 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)

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