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ubuntu安装cuda
2018-08-28 10:09:551、首先检查NVIDIA显卡,查看显卡能装的最新NVIDIA驱动的版本号,据此选择需要安装的cuda版本。 由上表就可知你需要安装的cuda版本。最新的链接 注:要用命令:ubuntu-drivers devices测得的为准,这里可用最新...1、首先检查NVIDIA显卡,查看显卡能装的最新NVIDIA驱动的版本号,据此选择需要安装的cuda版本。
由上表就可知你需要安装的cuda版本。最新的链接
注:要用命令:ubuntu-drivers devices测得的为准,这里可用最新的驱动为nvidia-384。
xiaoliang@xiaoliang-K45VD:~$ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001058sv00001043sd000010ACbc03sc00i00 model : GF119M [GeForce 610M] (GeForce GT 610M) vendor : NVIDIA Corporation driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin driver : nvidia-304 - distro non-free driver : nvidia-340 - distro non-free driver : nvidia-384 - distro non-free recommended
2、比较重要的是一定要下载对应版本的系统,这个很严格。
如上表中,选择ubuntu 17.04,安装系统时要检查内核版本,一定要保证内核版本相同。后面的gcc、glibc等版本,可以不同,最好要相同。不同的时候,比如用runfile安装,可以在后面加--override,忽略这些库的不同。其他选项可用--help查看。所以说,系统安装后不要轻易地进行更新,可能会出错。
3、其他纪录
1、内核版本回退操作
sudo apt-get purge linux-image-$(uname -r) sudo apt-get purge linux-headers-$(uname -r) sudo update-initramfs -u
注意,不要回退多了,一般/boot中就保留几个image,回退了就少一个,全部回退就没了。所以一开始就安装正确的ubuntu版本,这很重要。
2、 ubuntu14.04关闭nouveau驱动,安装NVIDIA驱动会出现无法进入桌面的情况。这可能是我碰到的情况,但还是纪录在这里。
3、其他的就按照NVIDIA cuda installation guide for Linux安装就可
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ubuntu安装CUDA
2019-02-09 21:57:14ubuntu 16.04 64bit NVidia GTX 1070 CUDA 9.0 安装驱动 从官网下载RUN文件,首先屏蔽开源nouvear驱动,编辑/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件,加入内容 blacklist vga16fb blacklist nouveau blacklist ...软硬件环境
- ubuntu 16.04 64bit
- NVidia GTX 1070
- CUDA 9.0
安装驱动
从官网下载RUN文件,首先屏蔽开源
nouvear
驱动,编辑/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
文件,加入内容blacklist vga16fb blacklist nouveau blacklist rivafb blacklist nvidiafb blacklist rivatv
如果你原来安装过驱动,最好先删除
sudo apt-get --purge remove nvidia-* sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau
NVIDIA的驱动无法在GUI的环境下安装,所以得切换到命令行,按组合快捷键Ctrl + Alt + F1
sudo /etc/init.d/lightdm stop sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.RUN
安装过程基本上就是选中yes or no,装完之后执行
sudo update-initramfs -u
安装CUDA
同样的,我们也进入命令行模式安装
cuda
sudo /etc/init.d/lightdm stop sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run sudo /etc/init.d/lightdm start
然后配置下,编辑
~/.bashrc
最后
source ~/.bashrc
安装cudnn
到官网https://developer.nvidia.com/cudnn去下载,这里需要注册,有点麻烦
tar xvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.1.tgz cd cuda sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include sudo cp -a cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
测试
安装完毕,我们来测试下环境是否都ok
刚好我这里跑了示例,所以你能看到gpu基本上是满负荷工作
参考资料
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Ubuntu安装cuda10+cudnn7.5+Tensorflow2.0
2019-05-13 12:04:43Ubuntu安装cuda10+cudnn7.5+Tensorflow2.0 安装NVIDIA驱动 下载NVIDIA驱动 TensorFlow2.0需要cuda10,所以应该装410.48以上版本驱动 CUDA Toolkit Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver...Ubuntu安装cuda10+cudnn7.5+Tensorflow2.0
本文地址:https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/90170708
完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0:中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star)
更多TensorFlow2.0 入门教程请持续关注本博客:https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/88606284
安装NVIDIA驱动
下载NVIDIA驱动
TensorFlow2.0需要cuda10,所以应该装410.48以上版本驱动
CUDA Toolkit Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver Version CUDA 10.1.105 >= 418.39 >= 418.96 CUDA 10.0.130 >= 410.48 >= 411.31 CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1) >= 396.37 >= 398.26 CUDA 9.2 (9.2.88) >= 396.26 >= 397.44 CUDA 9.1 (9.1.85) >= 390.46 >= 391.29 CUDA 9.0 (9.0.76) >= 384.81 >= 385.54 CUDA 8.0 (8.0.61 GA2) >= 375.26 >= 376.51 CUDA 8.0 (8.0.44) >= 367.48 >= 369.30 CUDA 7.5 (7.5.16) >= 352.31 >= 353.66 CUDA 7.0 (7.0.28) >= 346.46 >= 347.62 可访问英伟达官网获得: https://www.geforce.cn/drivers
我这边下载的410.78
禁止ubuntu自带驱动
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文件中加入下面2行
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0# 更新配置 sudo update-initramfs -u # 重启 reboot # 检测驱动是否禁止,无输出,则禁止成功 lsmod | grep nouveau
安装NVIDIA驱动
进入命令行界面 ctrl+alt+f1
sudo service lightdm stop cd install_package sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
检查gpu安装情况
# 重启图形界面 sudo service lightdm start # 查看显卡驱动 nvidia-smi
如果上面的方法无法安装,请使用下面的方法安装
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update
查看当前支持的驱动
ubuntu-drivers devices
安装相应驱动
sudo apt install nvidia-driver-410
安装cuda10
下载cuda10
cuda10.0地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
安装cuda
sudo chmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run
ps:在选择是否创建/usr/local/cuda 的软连接时选no(n),后面环境变量直接写具体的版本,可以避免多版本cuda混淆。
配置Cuda环境
如果不存在使用多个cuda版本请直接按第一个方法配置即可,需要多个cuda的使用第二个配置
1、配置到动态链接库(加载快,一个机子只能配置一个cuda版本)
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
在打开的文件中添加如下语句:
/usr/local/cuda-10.0/lib64
执行
sudo ldconfig
2、配置到环境变量(不同环境下,配置不同环境变量,可以使用多个cuda版本)
sudo gedit ~/.bashrc
打开文件后在文件末尾添加路径,也就是安装目录,命令如下:
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
运行
source ~/.bashrc
ps:
- 想配置为全局系统变量,请在/etc/profile中配置
- 如果使用pycharm远程调用,程序不会导入.bashrc里面的环境变量,请在相应的运行python中配置如上的环境变量。(不使用pycharm远程调用的忽略此条)
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/90170708
安装cuDNN7.5.1
下载
cudnn7.5.1(cuda10.0版)https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
[外链图片转存失败(img-hXBmWHCL-1563497799736)(/home/czy/coding_pubic/博客/assets/tensorflow_api/Screenshot from 2019-05-07 22-23-12.png)]
安装 cudnn:
tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.1.10.tgz cd cuda sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/ cd /usr/local/cuda-10.0/lib64/ sudo chmod +r libcudnn.so.7.5.1 # 自己查看.so的版本 sudo ln -sf libcudnn.so.7.5.1 libcudnn.so.7 sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
安装TensorFlow2.0
pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
import tensorflow,输出tf._version_ ,安装正常。
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Ubuntu安装CUDA+cuDNN
2020-03-08 17:57:45软硬件环境 系统版本:Ubuntu Desktop 18.04 LST 显卡型号:NVIDIA TITAN RTX CUDA版本:10.0.130_410.48 ...Ubuntu安装NVIDIA驱动 1.下载并安装CUDA 进入官网,选择自己需要的 CUDA版本,Ubu...
软硬件环境
- 系统版本:Ubuntu Desktop 18.04 LST
- 显卡型号:NVIDIA TITAN RTX
- CUDA版本:10.0.130_410.48
- cuDNN版本:7.6.5.32
CUDA官方下载地址
cuDNN官方下载地址 下载cuDNN需要有NVIDIA 开发者账号
Ubuntu安装NVIDIA驱动
1 下载并安装CUDA
进入官网,选择自己需要的 CUDA版本,Ubuntu建议也使用runfile格式
下载好后进行安装,出现非常长的用户协议,别按回车一页一页的跳,除非你想把这个协议看完,不然按到手指疼。直接按q退出sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
问你是否同意刚刚那非常长的的用户协议,肯定得同意,除非你不想安装了
Do you accept the previously read EULA? accept/decline/quit: accept
问你要不要安装显卡驱动,建议使用独立下载的相应的显卡驱动安装,这个驱动是公用版的,而且不是最新的,可能有问题。
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48? (y)es/(n)o/(q)uit: n
问你要不要安装CUDA,这不废话吗?给你一个反悔的机会?
Install the CUDA 10.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y
CUDA的安装路径,回车即代表使用默认地址,你也可以输入你想指定的路径。
Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
是否建立软链接,一般选y。但如果你是安装多版本CUDA,而这是第二个,就可以自己决定要不要建立了。
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: y
要不要安装CUDA项目实例,一般选n,没啥用还占地方。
Install the CUDA 10.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: n
安装完成
配置环境变量
# 执行命令 sudo vim ~/.bashrc # 增加环境变量 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin # 使环境变量生效 source ~/.bashrc
验证安装是否成功、环境变量是否配置成功
# 执行命令 nvcc -V # 出现以下内容即代表成功 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
2 下载并安装cuDNN
进入官网,选择CUDA对应的cuDNN版本,建议下载压缩包格式的。
下载好后,解压
tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
复制解压好的文件到对应的目录
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
3 安装多版本CUDA
按照上面两节安装另外版本的CUDA。假设都是默认的安装路径
/usr/local/
,现在安装了两个版本的CUDA/usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda-10.1
查看当前cuda软链接指向的是哪个版本
stat /usr/local/cuda
切换版本
# 建立需要切换版本的软链接,替换现有的软链接 sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda
4 使用中可能会遇到的问题
1、libcudnn.so.7 is not a symbolic link
找不到软链接,到cuda的lib64目录,默认的是
/usr/local/cuda/lib64
,建立软链接cd /usr/local/cuda/lib64 sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
2、Could not dlopen library 'libcudnn.so.7’
到cuda的lib64目录,默认的是
/usr/local/cuda/lib64
,找到自己安装的cudnn的版本对应的ibcudnn.so
# 建立软链接 sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.5 libcudnn.so.7 # 加载动态库 sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64
如果还不行
# 编辑配置文件 sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf # 添加cuda的lib64路径到文件中 /usr/local/cuda/lib64 # 加载动态库 sudo ldconfig
记录,分享,交流。
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