1、 创建一个anaconda的环境

（1）创建

conda create --name chenpaddle_cp310 python=3.10

如果要删除

conda remove -n chenpaddle_cp310 --all

（2）查看现有环境

conda env  list #查看现有环境

2、安装 paddlepaddle

（1）查看自己安装的cuda版本

nvidia-smi

发现我装了cuda11.7  

（2）查看官网主页

飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台

发现没cuda11.7的，那就转cuda11.6的看看可不可以。

（2）

conda activate chenpaddle_cp310

（3） 

python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2.post116 -f https://www.paddlepaddle/whl/linux/mkl/avx/stable.html

#-------------------------------------------
#以下不用
#------------------------------------------
# GPU
#pip install paddlepaddle-gpu
# 如果是CPU
# pip install paddlepaddle 

3、anaconda 下载环境慢的处理

参考了

.condarc配置_泥鳅812的博客-CSDN博客_condarc配置

修改home目录下的.condarc文件内容

channels:
  - defaults
  - conda-forge
auto_activate_base: true
anaconda_upload: false
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun/anaconda/pkgs/msys2
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun/anaconda/cloud

4、安装好的paddle版本看一下

(1)pip list

(2)验证以下

python
import paddle

paddle.utils.run_check()

（3）显示paddle对多卡支持有问题，懒得先不处理，以后再简单处理一下

(4)安装nccl的方法

去官网下载

https://developer.nvidia/nccl/nccl-legacy-downloads

然后安装一下

sudo dpkg -i nccl-local-repo-ubuntu2004-2.14.3-cuda11.7_1.0-1_amd64.deb

如果提示问题，按提示来，如 

sudo cp /var/nccl-local-repo-ubuntu2004-2.14.3-cuda11.7/nccl-local-44000BE4-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

2)update一下

sudo apt-get update

3）安装一下

sudo apt install libnccl2 libnccl-dev