Ubuntu のインストール グラフィック ドライバーと Cuda チュートリアル

#インストールされたパッケージを表示する apt list --installed|grep -i nvidia
#パッケージをアンインストール apt-get purge nvidia*

#ダウンロード wget https://cn.download.nvidia.cn/tesla/470.57.02/NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run
#インストール sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run

https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux を実行します。
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux

vim ~/.bashrc
#パスを追加 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.4/bin
LD_LIBRARY_PATHを$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.4/lib64にエクスポートします。
#環境を効果的にするソース ~/.bashrc

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/Ubuntu18_04-x64/libcudnn8_8.2.2.26-1%2Bcuda11.4_amd64.deb?aJLLhXbzztwE4iizwf68uvg1s73kk4KKBGqv6B0UkO9HhnOhOsGHlyo1Br5CWc0nAIJLmc6C5SkLYqbdQqdZBoAdcVQgBTmWKXJXigR7roUeXd0VIKUuM57UKWMp3BUQgr6SQ4kkGnRRtUJ5mJt で実行します。
dpkg -i libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh を実行します。

vim ~/.bashrc
PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" をエクスポートします。
ソース ~/.bashrc

「清華大学の conda ソースを変更する」
conda config --チャンネルを追加 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add チャネル https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

tensorflow-gpu==2.2.0 をインストール -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

テンソルフローをtfとしてインポートする
印刷(tf.test.is_gpu_available())
tf.__バージョン__
tf.__パス__

apt-get で python3.7 をインストールします
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150

sudo apt で python3-pip をインストールします