配置sionna运行环境

前言

因为Nvidia的无线通信开源仿真库sionna需要的运行环境是Ubuntu 22.04，Tensorflow 2.15。之前电脑上没安装过Ubuntu，所以记录一下整个运行环境的安装过程，大部分是基于网上现有的教程，但是网上的教程良莠不齐，如果遇到坑壁的教程不但不能成功安装，还要把之前安装的文件全部卸载干净，所以在安装运行的环境的过程中踩了很多坑，所以本文主要将能够让我成功安装的系统、驱动或者库的教程列出来，参考本文可以极大的节省搜索时间，并且在安装过程中避免踩坑。

安装步骤

1.搭建ubuntu 22.04双系统：

参考教程：
链接: Win11安装Ubuntu20.04双系统（保姆教程 - 更新至2024.02）-CSDN博客
注意事项：
（1）OMEN台式机进BIOS是按F12
（2）安装ubuntu 22.04黑屏的解决方法：
参考教程：
链接: ubuntu新装系统黑屏无法进入

2.在ubuntu上安装nvidia驱动：

参考教程：
链接: Ubuntu22.04安装显卡驱动(高速、避错版)

3.安装CUDA与cudnn

参考教程：
链接: Ubuntu22.04安装CUDA、cudnn详细步骤
注意事项：
（1）安装后CUDA后nvcc -V显示的cuda版本不正确，解决方法：
链接: 解决 nvcc -V 显示的cuda版本不正确
（2）下载cudnn时点击下载链接

总是自动跳转到nvidia developer:

解决办法：挂上VPN后点击下载链接就不会自动跳转了，可以下载安装包。

4.安装anaconda

链接: Ubuntu安装Anaconda详细步骤（Ubuntu22.04.1，Anaconda3-2023.03）
注意事项：
参照下面链接：
链接: Win11 Ubuntu20.04 双系统安装
增加了环境变量配置

5.安装pycharm

安装2022.3.3：安装路径在：opt/pycharm/pycharm-2022.3.3
参考教程：
链接: Ubuntu 22安装和配置PyCharm详细教程（图文详解）
破解教程：
链接: 在Ubantu中安装pycharm

6.创建虚拟环境tensorflow

conda create -n tensorflow python=3.10

source activate tensorflow

7.安装sionna:

pip install sionna