ubuntu 20.04 4090 显卡驱动安装 深度学习环境配置

**Ubuntu20.04 上的 NVIDIA GeForce RTX4090 显卡驱动安装和深度学习环境配置**

在本文中，我们将指导您如何在 Ubuntu20.04 上安装 NVIDIA GeForce RTX4090 的显卡驱动，并配置一个适合深度学习的环境。

**第一步：更新系统和安装必要包**

首先，确保您的系统已更新到最新版本：

bashsudo apt update && sudo apt full-upgrade -y

接下来，我们需要安装一些必要的包：

bashsudo apt install -y build-essential libssl-dev curl git

**第二步：下载和安装 NVIDIA 驱动**

我们将使用 `nvidia-driver` 包来安装 NVIDIA 驱动。首先，创建一个新的文件夹来存放驱动源码：

bashmkdir ~/nvidia-driver && cd ~/nvidia-driver

然后，下载 NVIDIA 驱动的源码：

bashwget  />接下来，我们需要给出执行权限并运行安装脚本：

bashchmod +x nvidia-driver-450.80.run && ./nvidia-driver-450.80.run --no-opengl-files

**第三步：配置 NVIDIA 驱动**

在上一步中，我们已经安装了 NVIDIA 驱动。现在，我们需要配置它以便于使用：

bashsudo nvidia-xconfig

这将创建一个新的 `xorg.conf` 文件，并配置 NVIDIA 驱动。

**第四步：安装 CUDA 和 cuDNN**

CUDA 是 NVIDIA 的深度学习框架，cuDNN 是一个用于加速深度学习计算的库。我们需要安装它们来配置我们的环境：

bashsudo apt install -y cuda-11.1

然后，我们需要下载 cuDNN 库：

bashwget />解压 cuDNN 库：

bashtar -xvf cudnn-11.1.1_linux-x64_515.43.01.tgz

然后，我们需要配置 CUDA 和 cuDNN：

bashsudo cp cuda-11.1.1/cuda/include/* /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda-11.1.1/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo ldconfig

**第五步：安装 PyTorch**

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，我们需要安装它来配置我们的环境：

bashsudo apt install -y python3-pippip3 install torch torchvision

然后，我们需要下载 PyTorch 源码：

bashgit clone  />接下来，我们需要编译和安装 PyTorch：

bashcd pytorch && mkdir build && cd buildcmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/cudamake -j4sudo make install

**第六步：配置环境**

最后，我们需要配置我们的环境，以便于使用：

bashsource ~/.bashrc

这将加载我们刚刚安装的包和库。

**总结**

在本文中，我们指导您如何在 Ubuntu20.04 上安装 NVIDIA GeForce RTX4090 的显卡驱动，并配置一个适合深度学习的环境。我们使用了 `nvidia-driver` 包来安装 NVIDIA 驱动，CUDA 和 cuDNN 来加速深度学习计算，以及 PyTorch 来配置我们的环境。

**注释**

* 本文中使用的包和库版本可能会随着时间推移而更新，请确保您使用最新的版本。
* 如果您遇到任何问题或困难，请尝试搜索解决方案或咨询相关专家。
* 本文中的代码示例仅供参考，具体实现可能需要根据您的需求进行调整。