2025年Ubuntu源码安装安装MPlayer（ubuntu源代码安装）

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！

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