目标：使用3080显卡搭建环境
系统安装 显卡驱动安装： 安装anconda 安装 python 安装 :cuda 安装：cudnn 安装 :tensorflow
一：系统安装：详见历史文档 二：显卡驱动安装：详见历史 三：整理自己需要安装的环境版本：
搭建环境整理需要各个软件版本：
1、tensorflow-gpu 2.6
2、cudatoolkit=11.8
3、cudnn=8.4.1.50
4、python=3.7
四：安装：anconda： 简介：Anaconda 是一个数据科学和机器学习平台，它包含了一个集成的 Python 环境和许多常用的数据科学和机器学习包。安装 Anaconda 可以省去手动安装 Python 和各种包的麻烦，同时还可以提供便捷的环境管理功能。 安装步骤： 1、首先，在 Anaconda 官方网站上下载适合 CentOS 7 的 Anaconda 安装包。可以使用 wget 命令在终端中下载，例如：https://repo.anaconda.com/archive/
# 下载安装文件
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
# 赋权换成自己的安装文件名
chmod u+x Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
# 执行安装：换成自己的安装文件名
bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
安装步骤：
安装步骤：
1、回车查看查看协议
[root@localhost opt]# bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
此处回车，一直回车，阅读他的license,一路enter,然后yes 同意 2、输入yes 继续：
3、选择安装路径，回车默认安装：/root/anconda，
如果需要修改目录：输入：/home/dev # 换成你想换的目录
4、初始化输入yes，可以重开一个终端让它生效。 5、常用指令：
# 1、查看版本：
conda --version
# 2、更新版本：
# 注意：在使用 Anaconda 之前，最好先更新一下 conda 和 Anaconda 自带的包管理器 pip，可以使用以下命令：
conda update conda
conda update anaconda
pip install --upgrade pip
#3、创建一个环境：
conda create -n env_name python=3.7
五：安装：Python 环境：
#1、创建一个环境：
conda create -n my_conda python=3.8
#2、切换环境
conda activate my_conda
# 切换环境：
conda activate my_conda
# 验证环境：
python
#-----------效果--------------------
Python 3.7.16 (default, Jan 17 2023, 22:20:44)
[GCC 11.2.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
# 3、更换镜像源：
# 安装过多少镜像
conda config --show channels
# 删除所有的镜像源，恢复到默认
conda config --remove-key channels
# 配置国内镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
# 再输入以下命令验证一下是不是配置成功
conda config --remove-key channels
# 可以添加：
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/fastai/
conda config --set show_channel_urls yes
六：安装：cuda
查询cuda 匹配版本：
# 查询显卡需要版本
https://www.tensorflow.org/install/source#linux
# 获取驱动
https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=CentOS&target_version=7&target_type=rpm_network`
# 获取下载链接
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 授权
chmod u+x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 安装
sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
# 配置环境变量
export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
# 生效
source /etc/profile
#
nvcc -V
参考链接
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