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2021-08-24 14:30:23
Ubuntu18.04安装cuda8.0,多版本CUDA切换(含报错解决和下载链接)
文章目录
1. CUDA8.0和cudnn6.0网盘下载连接
链接:https://pan.baidu.com/s/1YcVBhH3UTkkERbYjODtd5A
提取码:lvih
2. 安装CUDA8.0
- 查看当前系统上的CUDA版本:
cat /usr/local/cuda/version.txt
- 安装CUDA8.0
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
2.1 安装报错
- 正常安装9.0及以上版本没问题,不会报错,但是在安装8.0时报错如下:
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ... Error: cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 =========== = Summary = =========== Driver: Not Selected Toolkit: Installation Failed Samples: Cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0
2.2 解决方案
- 首先安装依赖
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
- 然后解决perl5lib的问题
bash ./cuda*.run --tar mxvf sudo cp InstallUtils.pm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base export $PERL5LIB
2.3 继续安装CUDA8.0
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
- 然后一直按回车键,直到服务条款显示到100%。接着按下面的步骤选择:
accept
n(不要安装driver)
y
y
y- 更新环境,使安装生效:
source ~/.bashrc
3. 设置多CUDA版本下CUDA8.0的引导路径
- 首先将先前添加到 ~/.bashrc 里的环境变量路径全部指向cuda软连接,也就是环境变量的路径里所有cuda-x.0的名字都改成cuda:
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- 将cuda-11.0切换成cuda-8.0的过程如下(其它CUDA版本切换也用以下两行命令,但要修改对应版本):
sudo rm -rf /usr/local/cuda #删除之前生成的软连接 sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda #生成新的软连接
- 再查看当前CUDA版本:
cat /usr/local/cuda/version.txt
4. 安装cudnn6.0
其实算不上安装,只是将cudnn解压出来的部分文件复制到CUDA里
- 解压下载的文件,可以看到cuda文件夹,在当前目录打开终端,执行如下命令:
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
- 在终端输入:
cat /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
- 如果出现下图所示版本信息,说明安装成功。
参考博客:https://blog.csdn.net/qq_23996885/article/details/90205937
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@cuda 8.0 安装pytorch
- 首先查找自己电脑驱动支持的版本。帮助–>系统信息–>组件
- 可以看到电脑支持版本为8.0的版本
https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10939319.html #看看这个博客,这个讲的挺详细的
下载cuda的时候注意,上图中的两个都需要下载!!! visual studio也需要下载,不然会出现安装不成功的问题
都需要安装!python版本直接下载3.6吧,看到网上有人说后面安装其他的,可能会有python版本过高,导致不成功的问题!
- 下载对应版本的cudnn
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
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然后将下载的cudnn压缩包解压,将其中的三个文件目录合并放到cuda安装目录下(注:此处合并时需要将这三个目录分别放到同名目录下,而不是合并)
配置环境变量
在安装好cuda和cudnn后,我们需要再path环境变量中加入以下目录:
检查cuda有没有安装成功
下载安装anacondahttps://www.anaconda.com/distribution/#download-section
这个直接下载就行了,没啥好说的。
下面安装pytorch和torchvision都是在anaconda prompt 里面输的!
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下载torch
conda太慢了,即使使用镜像源,这儿说一下添加镜像源的方法
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --show channels #查看添加了哪些镜像
conda config --remove-key channels #删除刚添加的无效镜像 (只有当自己不小心添加了无效镜像之后,才使用这条)
但即使用了镜像还是很慢,
conda install pytorch=0.4.1 cuda80 -c pytorch #很容易不成功
所以打开了pytorch官网,
https://pytorch.org/ #pytorch官网` ```c # cpu是CPU版本的,cu是GPU版本的 Via pip Download the whl file with the desired version from the following html pages: https://download.pytorch.org/whl/cu80/torch_stable.html # CUDA 8.0 build # 下载好自己所需要版本的pytorch #然后使用 pip install [downloaded file] #刚下载文件的位置! #举个例子,真的是随便举的! pip install E:\下载\插件\pytorch环境插件\numpy-1.19.4-cp38-cp38-win_amd64.whl ```c
- 下载torchvision
pip3 install torchvision
- 检查
import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) #检查cuda是否可用,正确是返回True
如果最后返回是False,## 标题那就自己检查吧!!!我真的试了好久!我真的也不知道为啥,最后莫名其妙就好了!!
可以重装下pytorch版本看看,我看到网上有人说是显卡驱动需要更新,但我也没有更新!
这真的是玄学问题!我最后就差更新显卡驱动了!!参考博客:
https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10939319.html - 首先查找自己电脑驱动支持的版本。帮助–>系统信息–>组件
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Ubuntu16.04下CUDA8.0和CUDA9.0共存
2020-09-14 19:04:40主要介绍了Ubuntu16.04下CUDA8.0和CUDA9.0共存,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 -
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2018-09-17 16:26:44win10平台下的cuda8.0、用于NVIDIA的GPU加速,配置加速环境所需的cudnn6.0 -win10 for cuda 8.0。文件太大,请使用baiduyun下载 -
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cudnn5.1cuda8.0
2018-10-16 09:52:02cuda8.0 win10x64 -
与cuda8.0匹配的cudnn5.1 方便大家下载
2019-05-05 11:36:23cudnn 下载很不方便 我自己下了 cudnn5.1 方便大家快速下载 -
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2021-03-09 14:24:251. 下载Cuda8.0 在官网上下在cuda8.0, 历史版本:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 最新版本:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 我选择的是Feb 2017的 CUDA8.0 GA2的版本. 下载下来...1. 下载Cuda8.0
在官网上下在cuda8.0,
历史版本:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
最新版本:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
我选择的是Feb 2017的 CUDA8.0 GA2的版本.下载下来的文件如下图所示:
它要求的nvidia驱动版本要不小于375.26,我安装的nvidia驱动版本是455.45.01,应该是OK的。
2. 禁用nouveau通用显卡驱动
打开文档sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf,写入
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
然后更新sudo update-initramfs -u
这里强调一下,安装nvidia显卡驱动时候应该已经把nouveau驱动加入到黑名单里了,这里检查一下,即可
lsmod | grep nouveau
如果没有输出,说明已经禁用成功了。3. 安装cuda8.0
3.1 首先ctrl+alt+f1切换到命令行界面,输入账号密码登录
3.2 关闭图形界面
sudo service lightdm stop
3.3 安装
(1)给用户增加读写和执行的权限
sudo chmod 777 cuda_8.0.61_375.26_linux.run
我只看到两篇博文中提及要赋予权限,保险起见,我这里还是给一个权限。
(2)正式安装
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --no-opengl-libs
或者sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
其中,禁用opengl的作用
说法1:据说是为了防止和系统原有的opengl冲突,
说法2:很重要,否则会覆盖集显,不能正常登陆
PS:第一次安装时以为没安装上(实际上安装上了),就把–no-opengl-libs去掉了,重新执行了一次安装命令,两次安装结果是一样的,可以看出有无–no-opengl-libs没有区别。
3.4 安装时的选项
安装的时候,要让你先看一堆文字(EULA),我们直接不停的按空格键到100%,然后accept接受条款。
然后让选择是否安装 nvidia 驱动,这里因为已经安装过显卡驱动就不能再重复安装,所以输入“n”不安装。
剩下的选择则都输入“y”确认安装或确认默认路径安装。
不要安装推荐的驱动!!
(1)Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
输入accept接受条款(2)Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
输入n不安装nvidia图像驱动,之前已经安装过了。(3)Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
输入y安装cuda 8.0工具 。(4)Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 回车
回车确认cuda默认安装路径:/usr/local/cuda-8.0 。(5)Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
输入y安装指向/usr/local/cuda的符号链接 。(6)Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
输入y安装CUDA 8.0 Samples,以便后面测试 。(7)Enter CUDA Samples Location
[ default is /root ]:回车
回车确认CUDA 8.0 Samples默认安装路径,该安装路径测试完可以删除。安装中的选项如下图所示:
安装后的结果:
这样就已经安装好了,就是这么简单不要怀疑,只要不出error就可以,如果出现kernel相关错误,那一般是由于内核太高了,cuda不能识别,包括cuda9等等后来的也不能,所以还是想办法降一下内核吧
3.5 重启图形化界面
sudo service lightdm start
4. 配置环境变量
4.1 在.bashrc中配置
sudo gedit ~/.bashrc
将以下内容写入到~/.bashrc尾部:export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
使该配置生效:一定要执行啊 ,如果同时打开多个终端,执行过后,重新打开,否则后面的错误也是不断的.
source ~/.bashrc4.2 设置环境变量和动态链接库
sudo gedit /etc/profile
在打开的文件末尾加入:export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
保存后, 执行下列命令, 使环境变量立即生效:
source /etc/profile4.3 创建链接文件
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/lib64
然后执行
sudo ldconfig
使链接立即生效。5. Cuda Samples测试
切换到CUDA 8.0 Samples默认安装路径(一般在安装目录的…/cuda/samples目录下)
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make #编译
sudo ./deviceQuery如果显示一些关于GPU的信息,则说明安装成功。
6. 查看CUDA版本信息
nvcc -V
参考博文:
https://www.jianshu.com/p/5f13e0f36636
https://www.cnblogs.com/left4back/p/10952845.html
https://blog.csdn.net/wjdexz/article/details/78113381
https://blog.csdn.net/qq_35379989/article/details/80147630
https://blog.csdn.net/junqing_wu/article/details/79818696
https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889
https://blog.csdn.net/qq_40806289/article/details/90643603
https://www.cnblogs.com/laozhuang/p/8250387.html
https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/80728355 -
cuda8.0适于ubuntu16.04
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tensorflow1.4 WIN7环境下安装于配置CUDA 8.0 cuDNN6.0安装-附件资源
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Ubuntu16.04多版本cuda切换——cuda8.0与cuda10.1
2021-12-23 14:56:00Ubuntu16.04多版本cuda切换 ——cuda8.0与cuda10.1 本机已安装cuda8.0+cudnn6.0,现在需要安装cuda10.1+cudnn7.5Ubuntu16.04多版本cuda切换 ——cuda8.0与cuda10.1
本机已安装cuda8.0+cudnn6.0,现在需要安装cuda10.1+cudnn7.5
cuda:
https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu
cudnn:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive1.安装
sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run
然后输入accept,回车
因为系统中已安装NVIDIA显卡驱动,如果不想安装CUDA 10.1中附带的驱动,移动到Driver选项上,按空格键将该项取消。
遇到以下选择No
显示如下安装完成
2.修改配置文件
sudo gedit ~/.bashrc
将cuda8.0修改为cuda
保存退出source ~/.bashrc
3.由cuda8.0切换到cuda10.1
sudo rm -rf /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda //查看版本号 nvcc --version
同样的由cuda10.1切换到cuda8.0sudo rm -rf /usr/local/cuda sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda
4.切换成功后安装cudnn7.5
解决cudnn文件 放在home下命名为cuda10.1
打开终端sudo cp cuda10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/ sudo cp cuda10.1/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn* //查看cudnn版本号 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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Windows10+CUDA8.0+VS2015+CUDNN5.1下配置 caffe 2017.11.17号-附件资源
2021-03-05 15:23:23Windows10+CUDA8.0+VS2015+CUDNN5.1下配置 caffe 2017.11.17号-附件资源 -
cudnnV5.1-for-CUDA8.0
2018-09-11 17:07:06适用于cuda8.0的cudnn版本V5.1,下载后将bin目录添加至环境变量