1.更换国内源
打开终端,输入指令:
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
选择【5】更换系统源,后面还有一个要输入的选项,选择【0】退出,就会自动换源。
2.安装NVIDIA驱动
这一步最痛心了家人们,网上的教程太多了,我总是想着离线安装,每次安装都无法开机,要不就卡在锁屏界面,要不就黑屏,要不就卡在snaped界面,重装系统装了七八次终于成功了!
1.点击左下角那9个点,找到软件更新,点击。
2.找到附加驱动,选择一个你需要的nvidia driver版本
注意:安装的版本号后面是没有东西的,不要选择 “-server” 或者 “-open”
然后重启电脑,输入nvidia-smi , 就可以看到显卡驱动安装成功。
3.安装CUDA
下载地址:
这里我下载的是CUDA11.3.1,下载命令如下:
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.1/local_installers/cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run
安装CUDA:
sudo bash cuda_11.3.1_465.19.01_linux.run --override
(1)他会问你已经有了一个nvidia驱动,是否继续,点击continue.
(2)输入accept
(3)进入CUDA_Installer界面,按上下箭头,选择 Driver那一项,回车取消勾选(因为我们刚才已经安装driver了,安装cuda默认会再安装一遍,这里我们就不需要了)。然后移动到 install,回车继续安装。
安装完成后,会有一个summary如下图,这个界面不要动,重新打开一个终端:
(4)在新终端输入
sudo gedit ~/.bashrc
在文件最下面加入两句话,这两个路径就是上面summary里面的,直接复制过来就可以:
export PATH="/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
(5)执行命令 source ~/.bashrc ,然后输入 nvcc -V ,就可以看到cuda 的版本了。
4.安装CUDNN
下载地址
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装:
解压后把文件夹的名字改为cudnn,将相关文件复制到usr/local/cuda-11
sudo cp cudnn/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.3/include
# 👇 cudnn 文件夹里面可能是lib 也可能是 lib64,自己注意一下 👇
sudo cp cudnn/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-11.3/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.3/lib64/libcudnn*
5.安装Anaconda
下载:
安装:
sudo bash Anaconda_xxx.sh
一直回车,直到出现下图,输入yes:
安装过程注意事项:
(1)安装位置不要默认的root,因为会有权限问题,可以选择安装在/home目录下,记住这个安装目录,下面要用。
(2)安装完成后,会问你是否要自启动anaconda,直接回车就好(默认是no),因为我们要anaconda和ROS环境共存
(3)再次编辑bashrc文件
sudo gedit ~/.bashrc
在最后加入这样一句话,请替换为上面的anaconda3的安装目录:
alias setconda='. /home/hhh/anaconda3/bin/activate'
然后保存退出,在终端重新source一下: source ~/.bashrc
(4) 然后每次想用anaconda的时候,直接在终端输入“setconda”,就可以切换到(base)环境。
6.安装TensorRT
下载:
Log in | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/tensorrt-download
安装:
(1) 解压压缩包:
tar -zxvf TensorRT-8.2.5.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz
(2)进入虚拟anaconda虚拟环境,这里我的环境名称是py39
setconda
conda activate py39
(3) 安装依赖
pip install 'pycuda<2021.1'
pip install onnxruntime-gpu==1.11
onnxruntime-gpu和CUDA版本的对应关系为:
(4) 配置环境
sudo gedit ~/.bashrc
# 末尾添加以下两条路径,需根据解压的实际路径
export LD_LIBRARY_PATH=$PATH:/home/hhh/TensorRT-8.2.5.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=$PATH:/home/hhh/TensorRT-8.2.5.1/lib::$LIBRARY_PATH
# 重新source一下
source ~/.bashrc
(5)安装TensorRT
cd TensorRT-8.2.5.1/python
# 按tab补全的时候到cp3就停了,我的python版本是3.9,所以我输入cp39再按tab补全
pip install tensorrt-8.2.5.1-cp39-none-linux_x86_64.whl
# 安装依赖
cd TensorRT-8.2.5.1/graphsurgeon
pip install graphsurgeon-0.4.5-py2.py3-none-any.whl
7.安装ROS
打开终端,输入指令:
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros
选择【1】安装ROS
安装好后,可以看到ROS和anaconda都可以使用:
8.参考
《【ubuntu环境配置】超详细ubuntu20.04/22.04安装nvidia驱动/CUDA/cudnn》