Ubuntu下深度学习环境安装全套--NVIDIA驱动，Cuda,，cudnn, Anconda, Pycharm, Tensorrt安装

上周末由于某些莫名的原因重装了系统，又重新捣鼓了一次深度学习环境全套安装~~
吐血~~做个记录，方便下次继续重装系统又要安装。。。。。

本次所有安装基于Ubuntu16.04系统下安装，安装好后的环境是
nvidia-410, Cuda10.0.130，cudnn7.6.5，Anconda5.1（Python3.6.4）， Tensorrt7.0.0.11。

安装NVIDIA驱动

卸载干净所有安装过的nvidia驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia-*

执行以下命令添加驱动源

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

Ctrl+Alt+F1切换到tty1执行

sudo service lightdm stop
sudo apt-get install nvidia-410 nvidia-settings nvidia-prime
sudo nvidia-xconfig
sudo update-initramfs -u
sudo reboot

上面sudo apt-get install nvidia-410 nvidia-settings nvidia-prime这条语句表示我安装的nvidia驱动版本是410（cuda10.0需要nvidia-410以上的驱动，显卡驱动和cuda版本对应关系请百度），会花费很长很长的时间，，，我挂了一晚上去装。。。看网速看运气吧。。。

安装CUDA10.0

点击cuda官网下载链接
下载对应版本的deb安装包，安装说明安装即可。
cd到cuda安装包路径下，执行：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

以上，完成cuda10.0安装

安装cudnn7.6.5

点击官网下载链接下载对应的tar包，
cd到cuda tar包下面，解压tar包，
执行：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

然后

gedit ~/.bashrc

在最后面添加如下内容即可

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

以上，完成cudnn的安装。
检验cuda和cudnn是否安装成功如下：

# 查看cudnn版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
# 查看cuda版本
cat  /usr/local/cuda/version.txt

安装Anaconda

过于简单忽略。。。

安装Pycharm

下载Pycharm tar包，解压，

添加快捷方式方法
第一：

sudo gedit /usr/share/applications/pycharm.desktop

第二：在里面添加内容

[Desktop Entry]
Type=Application
Name=Pycharm
GenericName=Pycharm3
Comment=Pycharm3:The Python IDE
Exec="/home/delian/tools/pycharm-community-2019.3.1/bin/pycharm.sh" %f
Icon=/home/delian/tools/pycharm-community-2019.3.1/bin/pycharm.png
Terminal=pycharm
Categories=Pycharm;

注意Exec和Icon的路径
添加可执行权限：

sudo chmod +x /usr/share/applications/pycharm.desktop

OK！

安装Tensorrt

1. 下载tensorrt安装包(deb)
2. 按照安装说明安装
3. 安装pycuda

终端执行：
source activate python环境

pip install 'pycuda>=2019.1.1'