Deepin20.6 RTX3080 安裝顯卡驅動510.60.02、CUDA11.6、PyTorch1.11

0 前言

近期有個目標檢測的任務，需要使用CUDA訓練網絡模型，使用的設備是RTX3080，在Deepin操作系統下，安裝了510.60.02版本的驅動，簡單記錄下操作步驟，以備不時之需

1 准備工作

網上有很多帖子是通過英偉達官網下載.run格式的驅動來手工安裝的，但是我嘗試了很多版本，雖然能裝上，但是裝完之後無法開機，因此，在開始安裝顯卡驅動可CUDA套件前，建議先備份一下當前的操作系統

2 清理環境

卸載當前已經安裝的英偉達驅動

sudo apt autoremove nvidia*

屏蔽開源驅動

sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf

按i進入vi的編輯模式，添加以下幾行內容，然後ESC進入命令模式wq進行保存

blacklist nouveau   
blacklist lbm-nouveau   
options nouveau modeset=0 
alias nouveau off   
alias lbm-nouveau off

如果開機卡黑屏，或者開機有如下警告

nvidiafb: cannot request PCI regions

可以在上述文件中多添加一行

blacklist nvidiafb

文件保存成功後，執行下面的命令，完成內核模塊的屏蔽

sudo update-initramfs -u

重啟機器，使用下面的命令檢查，沒有輸出就屏蔽成功了

lsmod | grep nouveau  

3 安裝顯卡驅動

不知道是Deepin的系統原因還是我臺式機的原因，英偉達官網.run形式的驅動文件我裝不成功，裝上以後開機卡黑屏，然後在Deepin官方倉庫裏找到了可以直接使用的driver…

sudo apt search nvidia-driver
...
...
glx-alternative-nvidia/未知,now 1.2.0-1-1+eagle amd64 [已安裝，自動]
  allows the selection of NVIDIA as GLX provider
libegl-nvidia0/未知,now 510.60.02-1 amd64 [已安裝，自動]
  NVIDIA binary EGL library
...
...

喜出望外，直接install，一把梭哈，成功！

sudo apt install nvidia-driver
# 命令執行完成後 檢查是否成功 成功的話 nvidia-smi會有顯卡信息輸出
nvidia-smi

4 安裝PyTorch & CudaToolKit

我安裝的510.60.02版本自帶的CUDA版本是11.6，在pytorch官網可以看到，當前最新PyTorch Stable版本是1.11.0，支持CUDA 11.3，CUDA11系列向下兼容低版本，選擇自己的安裝方式安裝PyTorch 1.11.0即可，下方會有安裝命令，貼終端跑一下完事，（記得更換conda或者pip到國內源，快一些）

conda安裝

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

pip安裝

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

5 檢查

終端輸入python or python3，進入python交互環境，檢查下PyTorch和CUDA的版本，以及CUDA是否可用，至此，Deepin20.6+RTX3080安裝顯卡驅動、PyTorch、CUDA工作完成

>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.11.0+cu113'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.version.cuda
'11.3'
>>>