服务器信息：
1. ssh 连接信息：127.0.0.1 zhangsan
2. 操作系统：Ubuntu 23.10
3. 显卡信息：NVIDIA Corporation GA102 [GeForce RTX 3090]
4. cpu 架构：x86_64，13th Gen Intel(R) Core(TM) i9-13900( 使用 "uname -m" 命令查看 )
5. docker( Docker version 24.0.7, build 24.0.7-0ubuntu2~23.10.1 )
6. docker-compose( docker-compose version 1.29.2, build unknown )
1. 安装 nvidia 显卡驱动( 535.183.01 )：
ps：
1. 参考博客：
1.1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/662696530( Ubuntu系统下安装显卡驱动以及pytorch )
1.2. https://blog.csdn.net/m0_46825740/article/details/121418113( ubuntu篇---ubuntu20.04安装cuda和cudnn )
2. 使用 "lsmod | grep nouveau" 命令可以查看系统默认的显卡驱动 nouveau 的信息！！！
步骤：
1. 下载驱动安装包：NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.01.run OK
2. 卸载所有驱动：sudo apt-get remove nvidia* OK
3. 更新软件列表和必要的依赖：
sudo apt-get update OK
sudo apt-get install g++ OK
sudo apt-get install gcc OK
sudo apt-get install make OK
4. 在安装NVIDIA驱动以前需要禁止系统自带显卡驱动 nouveau：
4.1. sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf ok
4.2. 在打开的文件末尾输入如下内容并保存： ok
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
4.3. 更新一下系统的 initramfs 镜像文件：sudo update-initramfs -u ok
4.4. 重启电脑：sudo reboot ok
4.5. 检测系统自带显卡驱动 nouveau 是否已被禁用成功：lsmod | grep nouveau( 没有输出任何信息表示禁用成功了 ) ok
4.6. 安装显卡驱动 NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.01.run：
1. sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.01.run
2. sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-535.183.01.run -no-opengl-files -no-x-check
4.7. 验证英伟达显卡是否安装成功：nvidia-smi
2. 安装 cuda 12.2：
1. 下载 cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run 并安装：
打开 https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=22.04&target_type=deb_local，
依次选择 Linux--》x86_64--》ubuntu-->22.04-->runfile(local)，( ps：不能选择 deb(local)，因为 cuda自带了显卡驱动，而且自带的还不好使，而选择 deb(local)的安装方式，安装过程中无法对
cuda自带的显卡驱动进行取消勾选安装的操作，而使用 runfile(local) 方式安装就可以勾选掉cuda自带显卡驱动 )下面会出现如下2行命令：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run
sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run
依次执行该2行命令
2. 安装过程中的几个选项如何选择：
2.1. "Existing package manager installation of the driver found. It is stronglyrecommended that you remove this before continuing."
提示让选择 Abort 还是 Continue 时，选择 Continue
2.2. "CUDA Installer...." 的地方将 [X]Driver 中的 X取消勾选，点击 Install
3. 配置环境变量：
3.1. vim ~/.bashrc
3.2. 在文件最后添加如下两行：
export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
3.3. source ~/.bashrc
4. 验证是否安装成功：nvcc -V
可能遇到的问题：
遇到 Package 'libtinfo5' 报错得解决方案：
libtinfo5软件包在Ubuntu 23.10的默认存储库中尚不可用。我们可以通过为Ubuntu 23.04（Lunar Lobster）添加universe回购协议来安装它。
即 sudo vim /etc/apt/sources.list，添加此行 "deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ lunar universe"
3. 安装 安装cuDNN：
1. 下载 cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.6.50_1.0-1_amd64.deb：
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive--》Download cuDNN v8.9.6 (November 1st, 2023), for CUDA 12.x--》Local Installer for Ubuntu22.04 x86_64 (Deb)
2. sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.6.50_1.0-1_amd64.deb
sudo cp /var/cudnn-local-repo-*/cudnn-local-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
3. 更新APT仓库并安装cuDNN运行时库、开发库和示例库：
sudo apt-get update
sudo apt-get install libcudnn8=8.9.6.50-1+cuda12.2
sudo apt-get install libcudnn8-dev=8.9.6.50-1+cuda12.2
sudo apt-get install libcudnn8-samples=8.9.6.50-1+cuda12.2
4. 验证是否安装成功：
1. cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
2. cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
3. make clean && makecp
如果报大概如下错：
- 如果编译报错fatal error: FreeImage.h: No such file or directory
1 | #include "FreeImage.h"
| ^~~~~~~~~~~~~
请执行命令 "sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev" 后重新执行 "make clean && make"
4. ./mnistCUDNN
#显示“Test passed!”或类似的消息，表示cuDNN运行正常。
4. 安装 tensorrt 8.6.1.6：
4.1. 下载 TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.0.tar.gz 安装包
4.2. 解压：tar xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-12.0.tar.gz
4.3. 配置环境变量：
4.3.1.vim ~/.bashrc，将如下一行添加到该文件最后一行：
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/data/soft/TensorRT-8.6.1.6/lib
4.3.2. source ~/.bashrc
4.4. 为了避免其它软件找不到 TensorRT 的库，建议把 TensorRT 的库和头文件添加到系统路径下
# TensorRT路径下
4.4.1. cd /data/soft/TensorRT-8.6.1.6
4.4.2. sudo cp -r ./lib/* /usr/lib
4.4.3. sudo cp -r ./include/* /usr/include
4.5. 测试使用 tensorRT 进行推理：
1. 下载工程：git clone https://github.com/shouxieai/tensorRT_Pro.git( 只使用 tensorRT 推理的话，只使用其中的 ./example-simple_yolo )
2. 实际使用，只需要修改 src 下 main.cpp 的主函数的参数
3. main中调用的 test 函数：
最后一个参数为 ONNX 模型的文件名，比如yolov7.onnx就输入yolov7即可，该 ONNX 模型文件需要放到可执行文件同目录下。
第二个参数为指定模型的运算精度， 可以为SimpleYolo::Mode::FP32或者SimpleYolo::Mode::FP16。更低的运算精度部署后速度更快。
4. 再修改下 CMakeLists.txt 文件：
主要需要修改下面几个参数，对于 CUDA_GEN_CODE 参数，Jetson NX 和 Jetson AGX 都为"-gencode=arch=compute_72,code=sm_72"。
# 如果你是不同显卡，请设置为显卡对应的号码参考这里：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute
set(CUDA_GEN_CODE "-gencode=arch=compute_72,code=sm_72")
# 如果你的opencv找不到，可以自己指定目录
set(OpenCV_DIR "/usr/include/opencv4/")
set(CUDA_DIR "/usr/local/cuda-10.2")
5. 然后编译运行即可：
1. mkdir build
2. cd build
3. cmake ..
4. make -j8 ( ps：-j8 告诉 make 同时运行最多8个编译任务 )
可能会报 "gcc later than 12 ... nvcc ..." 之类的错误，是因为 cuda12.2需要低于12版本的 gcc，可使用如下方式修复：
1. sudo apt-get install gcc-10
2. sudo apt-get install g++-10
3. sudo ln -s /usr/bin/gcc-10 /usr/local/cuda/bin/gcc
4. sudo reboot ( 重启电脑 )
5. cd ../workspace
6. ./pro
5. 安装 gstreamer 1.20.3：
ubuntu23 默认已经安装了 gstreamer 1.22.5，可以使用 "gst-inspect-1.0 --version" 或者 "gst-inspect-1.0 --version" 验证：
5.1. gst-launch-1.0 --version：
gst-launch-1.0 version 1.22.5
GStreamer 1.22.5
5.2. gst-launch-1.0 --version：
gst-launch-1.0 version 1.22.5
GStreamer 1.22.5
测试 gstreamer 是否可用：
1. gst-inspect-1.0 | grep h264：
rtp: rtph264depay: RTP H264 depayloader
rtp: rtph264pay: RTP H264 payloader
typefindfunctions: video/x-h264: h264, x264, 264
2. gst-inspect-1.0 | grep aac：
audioparsers: aacparse: AAC audio stream parser
typefindfunctions: audio/aac: aac, adts, adif, loas
6. Ubuntu系统安装opencv( 参考博客：https://blog.csdn.net/LLL_666_/article/details/136763114 )：
1. 下载 opencv 源码包：https://opencv.org/releases/--》OpenCV – 4.9.0--》Sources
2. 解压：unzip opencv-4.9.0.zip
3. 使用 cmake 安装 opencv：
1. cd opencv-4.9.0
2. 安装依赖库：sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg.dev libtiff5.dev libswscale-dev
3. mkdir build
4. cd build
4. sudo cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
5. sudo make -j4 ( ps：-j4 告诉 make 同时运行最多4个编译任务 )
6. sudo make install
4. sudo vim /etc/ld.so.conf，将 "/usr/loacal/lib" 加在最后( 不用换行，直接加在最后 )
5. sudo ldconfig ( ps：更新动态链接库缓存 )
6. sudo vim /etc/bash.bashrc,在最后加入如下2行：
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
7. source /etc/bash.bashrc ( ps：source /etc/bash.bashrc 和 ~/.bashrc 的区别是，前者是全局的配置文件，后者是当前用户的配置文件 )
8. 查看opencv安装情况：pkg-config opencv --modversion
出现 "Package opencv was not found in the pkg-config search path.
Perhaps you should add the directory containing `opencv.pc'
to the PKG_CONFIG_PATH environment variable
No package 'opencv' found" 错误的解决方案：
1. cd /usr/local/lib
2. sudo mkdir pkgconfig
3. cd pkgconfig
4. sudo touch opencv.pc
5. sudo vim opencv.pc，将如下文本复制进此文件：
prefix=/usr/local
exec_prefix=${prefix}
includedir=${prefix}/include
libdir=${exec_prefix}/lib
Name: opencv
Description: The opencv library
Version:4.0.1
Cflags: -I${includedir}/opencv4
Libs: -L${libdir} -lopencv_shape -lopencv_stitching -lopencv_objdetect -lopencv_superres -lopencv_videostab -lopencv_calib3d -lopencv_features2d -lopencv_highgui -lopencv_videoio -lopencv_imgcodecs -lopencv_video -lopencv_photo -lopencv_ml -lopencv_imgproc -lopencv_flann -lopencv_core
6. export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig
7. 再次执行 "pkg-config opencv --modversion" 便不会报错了
9. 测试 opencv 是否可用：
测试案例1：
1. cd /data/soft/opencv-4.9.0/samples/cpp/example_cmake
2. cmake .
3. make
4. ./opencv_example
测试案例2：
1. g++ -o test_opencv test_opencv.cpp -L /usr/local/lib/ -lopencv_core -lopencv_highgui -lopencv_imgcodecs -lopencv_imgproc
2. ./test_opencv
看是否成功生成灰度图
7. 安装最新版 nvidia container toolkit( 参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_55674987/article/details/139867794 )：
离线安装方式：
1. 提起现在好4个安装包( 下载地址：https://mirror.cs.uchicago.edu/nvidia-docker/libnvidia-container/stable/ubuntu20.04/amd64/ )：
libnvidia-container1_1.13.3-1_amd64.deb
libnvidia-container-tools_1.13.3-1_amd64.deb
nvidia-container-toolkit-base_1.13.3-1_amd64.deb
nvidia-container-toolkit_1.13.3-1_amd64.deb
2. 开始安装( 这4个包有依赖关系，安装顺序不能乱 )：
1. sudo dpkg -i ./libnvidia-container1_1.13.3-1_amd64.deb ok
2. sudo dpkg -i ./libnvidia-container-tools_1.13.3-1_amd64.deb ok
2. sudo dpkg -i ./nvidia-container-toolkit-base_1.13.3-1_amd64.deb ok
3. sudo dpkg -i ./nvidia-container-toolkit_1.13.3-1_amd64.deb ok
4. 重启 docker 服务：
sudo systemctl restart docker
5. 测试 nvidia container toolkit 是否安装成功：
#### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Start a GPU enabled container on two GPUs
$ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Starting a GPU enabled container on specific GPUs
$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
$ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
# Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container
# Note this is rarely if ever used this way
$ docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
一些工具命令：
1. 查看 cuda 版本：
1.1. nvcc --version
1.2. nvcc -v
1.3. cat /usr/local/cuda/version.txt
2. 查看英伟达显卡驱动版本：nvidia-smi
3. 查看英伟达显卡驱动信息：
使用 lspci 命令可以查看显卡的型号，而 nvidia-smi 命令（ 如果已安装 NVIDIA 驱动 ）可以提供显卡的详细信息，包括驱动版本。
# lspci | grep -i nvidia
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GA102 [GeForce RTX 3090] (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation GA102 High Definition Audio Controller (rev a1)
![【高等数学】[第二章：一元函数微分学][自用]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/13226a6acfda4fc2b35923be3be39f16.png)
