Linux Mint 22.1 Cinnamon Edition 搭建深度学习环境

- 硬件：联想Y7000P CPU：14700HX 内存32G 显卡 nvidia 4060 8G显存 硬盘1T SSD

- 系统：Linux Mint 22.1 Cinnamon Edition，Anaconda 2024-10

- 系统安装完成后更改软件源

主要（xia）：
https://mirrors.ustc.edu.cn/linuxmint

基础（noble）：
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/ubuntu

Anaconda 安装后：

conda config –set show_channel_urls yes

生成.condarc 文件（位置： Linux: ${HOME}/.condarc），并用文本编辑器将内容改为：

channels:

- defaultsshow_channel_urls: truedefault_channels:

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2custom_channels:

conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

修改pip 源

pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

• 安装显卡驱动

使用 Linux Mint 自带的驱动管理器安装就可以了

用nvidia-smi检查一下：

• 安装CUDA和cuDNN
• wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2404/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
• sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
• sudo apt-get update
• sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-6
• sudo apt-get -y install cudnn
• 设置变量PATH
• export PATH=/usr/local/cuda-12.6/bin${PATH:+:${PATH}}
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.6/lib64 ${LD\_LIBRARY\_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
• 目前系统可以正常以GPU运行pytorch和pycuda