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  • 2021-04-01 11:15:40

    刚开始因为搞深度学习装了个cuda11,并且照着这个11的版本装了pythorch;
    后来跑CRF-NET,里面提到需要tensorflow-gpu==1.13.*,查了下对照表,发现对应的cuda版本为10.0,所以需要安装cuda10.0。
    参照网上的安装方法

    https://blog.csdn.net/x_yan033/article/details/107192818
    

    安装了cuda10.0
    还需要将bashrc文件修改为

    export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    
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    千次阅读 2019-11-18 16:31:30
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    由于最近的tensorflow2.0和pytorch都纷纷需要cuda10的支持,即使是使用conda安装,也要跟新driver 到410以上,以前的384版本的driver也不行了。索性就一起升级了,其中遇到很多坑,记录一下,希望能帮助大家,不过安装有风险,安装需谨慎!

    ===============================================================
    PS:推荐一个网站,所有驱动都可以在这里下 Ubuntu 环境,这位博主真是功德无量啊

    ===============================================================

    1、下载安装文件

    (1)下载驱动
    Nvidia官网下载驱动,其中选取你们适合的驱动
    在这里插入图片描述
    点击搜索后,会到下面这个页面,然后点击下载就好
    在这里插入图片描述
    如果仅仅更新driver,执行第三行命令,删除384的驱动

    #ln -sf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so.1 /usr/lib/libGL.so.1 缺libGL时再运行,不过不管用
    #apt-get install nvidia-384 nvidia-modprobe nvidia-settings 安装384相关
    apt-get remove --purge nvidia-384 nvidia-modprobe nvidia-settings #删除384相关
    sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run  #我这里下载的是410
    

    (2)下载CUDA安装文件
    进入CUDA官方下载地址,然后选择适合的系统,然后下面就会有下载链接,可以下载。
    在这里插入图片描述
    最后,下载的文件放在服务器上,然后统一更改权限,可以顺利安装

    chmod 755 *.run
    

    2、删除cuda9

    sudo apt-get purge nvidia-cuda*
    sudo apt-get purge nvidia-*
    

    此处一般会建议你 auto remove 一些没有用的,如果执行了,也会删除一些有用的包,到时候安装会报错,比如说
    (1)

    Missing recommended library: libGLU.so
    Missing recommended library: libX11.so
    Missing recommended library: libXi.so
    Missing recommended library: libXmu.so
    

    此时,按照这位同学的做法,再安装回去。。。

    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev \
    libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 
    #原文链接:https://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535
    

    又比如说:

    The driver installation is unable to locate the kernel source
    

    查找解决方法是参照这个网址,再安装一些

    apt search linux-source   //查找对应版本的kernel source
    sudo apt install linux-source-4.8.0
     
    #2、再装dkms
    sudo apt install sysdig-dkms
    

    所以说大家可以试试不auto remove ,要不删除的太多了。

    3、关闭显示驱动 X-server

    如果是界面进入的,需要按住ctrl+alt+f1,进入命令行模式,如果连接远程服务器,就不用了。
    然后输入:

    sudo /etc/init.d/lightdm stop
    

    等安装完CUDA没问题以后,如果要重启,再输入

    sudo /etc/init.d/lightdm restart
    

    4、安装驱动driver

    现在就可以安装驱动了,其实CUDA的run文件里面也包含了driver文件,也可以直接安装,不过我这里直接安装不成功,我又重新安装了驱动才好,不知为什么,我有410 的安装文件

    sh NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run
    

    然后一路点统一,就好了,直到最后输入 nvidia-smi ,能运行就好
    如果你有anaconda,你可以直接使用conda安装tensorflow了,conda会自动安装好虚拟环境中的cuda和cudnn,但是、、、但是,今天我直接安装tensorflow2是不行的,他没有自动安装。参考了这位同学的方法使用conda安装tensorflow-gpu 2.0
    我们可以先按照tensorflow-gpu1.13,它是会按照cuda和cudnn的,然后再升级到tensorflow2

    conda install tensorflow-gpu=1.13
    pip install tensorflow-gpu==2.0
    

    或者霸气的同学可以直接安装相关依赖

    conda install cudnn=7.6.0 # 有同学说要先安装cudnn,要是后安装,conda匹配的是cuda10.1   摔。。。
    conda install cuda = 10.0
    conda install tensorflow-gpu=2
    

    或者初始conda 的env就建立好cuda环境

    conda create -n tf_2 python=3.7 cudnn cupti cudatoolkit=10.0
    

    5、 安装CUDA

    都走到这里了,不安装CUDA10,那肯定不行,所以就直接安装cuda10,

    sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
    

    然后一路确定,我记得我前面有教程,不过没有也没事,需要注意的就是:
    (1)跳过前面一堆说明,按q,他就到最后了
    (2)一路默认过,然后他说要不要它的驱动,点No,因为我们已经安装了

    然后成功了的话,就会说安装成功,不成功有日志,查查有什么问题

    他会提醒我们更改环境变量,把他们加到path和librarypath

    vim ~/.bashrc
    #找到当年的配置,一般都配到9.0了,现在都改为10.0
    
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0
    
    #改完后刷新环境
    source ~/.bashrc
    

    6 、安装CuDNN

    这个也是要安装的,网上找一个cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz,然后解压开

    tar xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz
    cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ #直接拷贝到cuda10下面
    sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.0 libcudnn.so.7 # 建立软连接
    sudo ldconfig # 更新软连接
    

    这就是主要的流程,如果还有其他问题,积极在网上找方法,实在不行就重启,再不行重装系统吧。。。

    展开全文
  • 百度网盘提供,包含以下三种版本的cuda toolkit和对应的cudnn版本,适合windows10系统。 cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip cuda_10.1.243_426.00_win10.exe cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip cuda_...
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    30 系列显卡是新一代架构,新驱动不支持 cuda 9 以及 cuda 10,所以必须安装 cuda 11

    • 最近在训练一个深度学习模型,要求的环境是python=3.7 + torch=1.3, 而torch1.3支持的cuda版本为9.210.2
    • 但是我所用的显卡为3090, 所以网上的解决办法都试遍了, 都解决不了服务器在载入模型的时候很慢

    后来无意中看到GeForce RTX 30系显卡目前是支持CUDA 11.1及以上版本

    那这是什么原因呢?

    • CUDA10.x最高支持算力7.x,另一种理解CUDA10.x支持Volta伏打架构和Turing图灵架构的显卡

    • CUDA11.0最高支持算力8.0(注:这感觉应该是8.x),另一种理解CUDA11.0支持Ampere安培架构的显卡

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 文章目录0 前沿1 显卡驱动和CUDA...笔者之前的cuda是10.2版本,驱动版本440.10,ubuntu18.04系统更新上最新的驱动号也就440(可能是系统版本有点老) 而cuda11要求驱动450以上的版本,所以需要下载独立的安装驱动 【N

    0 前沿

    目前TensorRT已经升级到TensorRT7.2版本,开始需要Cuda11+cudnn8支持(7.1版本也有10.2版本),这里简单记录以下安装流程及个别bug处理
    在这里插入图片描述

    1 显卡驱动和CUDA安装

    • 下载

      笔者之前的cuda是10.2版本,驱动版本440.10,ubuntu18.04系统更新上最新的驱动号也就440(可能是系统版本有点老)
      在这里插入图片描述
      而cuda11要求驱动450以上的版本,所以需要下载独立的安装驱动 【NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run】
      在这里插入图片描述
      Cuda官网下载Cuda11【cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run】
      Cudnn官网下载cudnn8【cudnn-11.0-linux-ppc64le-v8.0.3.33.tgz】

    • 卸载

       sudo /usr/local/cuda-10.2/bin/cuda-uninstaller
       
       卸载驱动
       sudo apt-get purge nvidia*
       sudo apt-get autoremove
       sudo reboot
      
    • 安装驱动

       sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run
      

      根据提示选择一路确定就行,若存在如下问题:

       An NVIDIA kernel module 'nvidia-drm' appears to already be loaded in your kernel...
      

      先关闭GPU线程和驱动

       sudo -i
       systemctl isolate multi-user.target
       modprobe -r nvidia-drm
      

      再安装驱动即可

    • 安装cuda11

       sudo sh ./cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
      

      须知1:accept
      Do you accept the above EULA? (accept/decline/quit):

      须知2:去掉驱动选项,Install即可
      在这里插入图片描述
      须知3:配置.bashrc系统变量

       export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
       export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
       export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
      
    • 安装cudnn8

      解压cudnn-11.0-linux-ppc64le-v8.0.3.33.tgz为cuda目录,配置.bashrc系统变量即可

       export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/include:/home/~~yourpath~~ /cuda/include
       export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/~~yourpath~~/cuda/lib64
      

    2 TensorRT

    • 安装
      TensorRT安装见Ubuntu1804+CUDA10.0安装TensorRT7

    • 配置.bashrc系统变量

       export C_INCLUDE_PATH=/home/~~yourpath~~/TensorRT-	7.1.3.4/include
       export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/~~yourpath~~/TensorRT-	7.1.3.4/lib:/home/~~yourpath~~/TensorRT-7.1.3.4/lib/libnvinfer.so.7:/home/~~yourpath~~/TensorRT-7.1.3.4/lib/libnvonnxparser.so.7:/home/~~yourpath~~/TensorRT-7.1.3.4/lib/libnvinfer_plugin.so.7
      

    3 Opencv3

    • 编译安装
      opencv3编译安装见opencv安装
    • cuda11与opencv3兼容问题
      再cmake-gui configure过程中出现下述问题,相关资料显示这可能是cuda11对opencv一些库不再支持,而opencv并没有更新makefile
      在这里插入图片描述
      解决思路1:暴力的去掉WITH_CUDA选项(笔者验证可行)
      在这里插入图片描述
      解决思路2:修改opencv的CMakelist(笔者没有验证成功)
      参考:https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/87354065
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