写在前面
因为踩太多坑了，写个帖子记录一下。希望大家可以避避坑！
环境背景：
系统：Ubuntu
终端输入：nvidia-smi -------> 输出的CUDA toolkit是12.2
⚠️注意：并不代表接下来安装的cuda编译器只能是12.2，这是能安装的cuda编译器版本的上限。
如何确定安装什么版本？ 如下图（红色框框是我这次安装的版本）：
⚠️⚠️⚠️一定要好好对应！我有一次安装就因为没好好对应（cuda装11.0，cudnn装了8.5然后报找不到xx依赖库的错）导致安装不上tensorflow-gpu
cuda安装：
一、网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
从这里下载所需要的cuda编译器版本，我以CUDA Toolkit11.0为例，我安装的是CUDA Toolkit11.0.3，点进去
选择Linux->x86_64->Ubuntu->20.04->runfile(local)
往下拉，看到命令行：
分别输入以下两行
在这个过程中，输入第二行的时候可能会遇到gcc版本问题，错误be like：
对于该问题，我找到了几种解决方案：
亲测最简单粗暴的解决方案就是忽略！
另外也可以使用以下安装gcc编译器方法（一步步执行）：
又或者更改gcc版本之类的ubuntu22.10安装cuda出错Failed to verify gcc version. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.-CSDN博客（但是我尝试过更改版本这个方法，发现还是第一个方法“忽略”跟上面的第二个这个安装gcc编译器比较有用）
二、在解决完gcc问题之后，就会进入一个可以选择的框（此处没有图）
（1）第一个黑框选择：
Abort
Continue
（选择Continue）
然后下框输入 accept
然后 Enter
（2）第二个黑框选择：
Cuda Installer
- [ ] Driver
[ ] (具体版本)
+ [x] CUDA ...
+ [x] CUDA ...
+ [x] CUDA ...
option
Install
如果你已经跟我一样有CUDA version了，那就把Driver的 x 去掉
如何去掉？ 按键盘上的Enter、
然后选择install
这还没有安装完毕！！
三、接下来要配置CUDA环境：
在终端输入 sudo gedit ~/.bashrc
然后在最后添加以下命令行：
（需要注意的是：cuda-11.0需要按你自己的版本文件名进行修改）
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64然后 Save
接着 关掉
最后在终端输入：source ~/.bashrc 即可.
想判断有没有安装成功：终端输入 nvcc -V
如果出现版本号，那就是安装成功啦！！！
cudnn安装
！！！cudnn的安装一定一定要跟cuda是相符合的
具体可看网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
往下划划到自己安装的版本
我这里安装的是：
点开之后：
下载完需要先解压一下，可以不用命令行，直接右键open with
然后用命令行进行复制粘贴：
（cuda-11.0依然替换为你自己的版本）
1. cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
2. cp cuda/include/* /usr/local/cuda-11.0/include/
随后check check是否已经安装成功：
cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果出现：
#。。。
#。。。
-------就是大功告成啦
环境安装完之后，安装tensorflow-gpu
conda create -n tf2.4 python=3.8
conda activate tf2.4
conda install tensorflow-gpu==2.4.1
测试tensorflow-gpu是否安装成功：
>>python
>>import tensorflow as tf
>>print(tf.test.is_gpu_available())
TRUE 即安装成功！
到此这篇Ubuntu源码安装安装MPlayer（ubuntu源代码安装）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！版权声明：
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