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  • ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn7.6.5
  • ubuntu18.04安装cuda10.2

    千次阅读 2021-01-01 16:13:02
    ubuntu18.04 2080Ti 安装cuda 最开始我用的是CPU自带的集成显卡,VGA接口直接插到主板的VGA口上的。 将2080Ti安装到主板上后,要将显示器插到主板上的VGA线拔掉。用DP线连接显示器和2080Ti显卡。 先下载cuda_10.2.89...

    ubuntu18.04
    2080Ti

    仅安装驱动

    参考https://www.cnblogs.com/abella/p/10217959.html

    安装cuda

    最开始我用的是CPU自带的集成显卡,VGA接口直接插到主板的VGA口上的。

    将2080Ti安装到主板上后,要将显示器插到主板上的VGA线拔掉。用DP线连接显示器和2080Ti显卡。

    先下载cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 执行

    sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
    

    安装cuda时,提醒安装驱动失败,网上说要先禁用系统的显卡驱动。注意以下操作很危险,小心成砖。

    一定要先给电脑电脑装上openssh-server,并且确保其他电脑能够远程这台电脑,过会儿禁用显卡驱动后能用到。

    sudo apt-get install openssh-server
    

    开始禁用自带的显卡驱动
    打开系统黑名单:

    sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    

    将下列代码填入文件末尾:

    # for nvidia display device install
    blacklist vga16fb
    blacklist nouveau
    blacklist rivafb
    blacklist rivatv
    blacklist nvidiafb
    

    保存,然后更新initramfs:

    sudo update-initramfs -u
    

    重启电脑

    sudo reboot
    

    此时可能进不去系统。我走到这一步时,没有安装openssh-server,导致我即使知道台式机的ip也无法远程该机器。所以当时我把显卡拆了,重新用集成显卡进入ubutnu桌面,安装好openssh-server后,继续进行cuda安装的操作

    重启动后,若进不去桌面或者终端,用另外一台电脑ssh远程到该机器上。
    安装之前下载好的 cuda

    sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
    

    安装好后,.bashrc中输入环境变量

    export PATH=${PATH}:/usr/local/cuda/bin/
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    

    source .bashrc后用nvidia-smi指令应该能看到显卡了。重启后,即可进入桌面系统了。
    此时cuda安装完毕。

    参考资料
    https://my.oschina.net/u/2306127/blog/2877804

    展开全文
  • ubuntu18.04 安装cuda10.2 ``` sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run ``` 已禁用nouveau nvidia 显卡驱动已安装 出现Extraction failed的错误 cuda安装失败 ![图片说明]...
  • (1)检查一下Ubuntu系统是否有nouveau在运行 lsmod | grep nouveau 如果有输出即说明nouveau正在运行 (2)禁用nouveau sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 打开blacklist.conf,在文件的最后输入 blacklist...

    1.禁用nouveau
    (1)检查一下Ubuntu系统是否有nouveau在运行

    lsmod | grep nouveau
    

    如果有输出即说明nouveau正在运行
    (2)禁用nouveau

    sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
    

    打开blacklist.conf,在文件的最后输入

    blacklist nouveau   
    options nouveau modset=0
    

    保存后退出,再在terminal中输入

    $ sudo update-initramfs -u
    

    2.安装显卡驱动
    使用 Ubuntu 软件仓库中的稳定版本安装
    2.1查看显卡硬件型号
    打开终端,输入

    nvidia-smi
    

    如图索斯结婚i======如图,显卡对应cuda版本为10.2
    2.2安装推荐版本
    2.2.1 安装所有推荐驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall
    2.2.2 或者用apt命令安装sudo apt install nvidia-340

    3.安装cuda

    3.1进入Nvidia cuda下载地 址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
    依次选择对应系统和版本等信息:
    在这里插入图片描述3.2选择Ubuntu 18.04下的deb安装类型
    在这里插入图片描述依次执行上图中命令

    wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
    sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
    wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb
    sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/7fa2af80.pub
    sudo apt-get update
    sudo apt-get -y install cuda
    

    3.3配置环境变量
    打开terminal,输入

    sudo gedit ~/.bashrc
    

    在文末加上

    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
    export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    

    export PATH=$PATH:$/usr/local/cuda-10.2/bin  #根据CUDA版本更换路径
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}  #根据CUDA版本更换路径
    

    保存更改并退出,终端输入

    source ~/.bashrc
    

    查看已安装cuda版本

    cat /usr/local/cuda/version.txt
    

    在这里插入图片描述

    3.4.完全卸载CUDA的方法

    sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*"
    sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"
    sudo apt-get purge nvidia*
    sudo apt-get autoremove
    sudo apt-get autoclean
    sudo rm -rf /usr/local/cuda*
    

    4.安装cuDNN7.6.5
    下载对应的cudnn版本
    下载完成后解压并进入该文件夹下,执行如下命令,进行相关文件的复制:

    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 
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    

    打开终端,输入以下命令,查看CUDNN是否安装成功

    cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
    

    在这里插入图片描述依次输出7、6、5,即为CUDNN7.6.5版本

    或者输入以下命令不报错

    echo -e '#include"cudnn.h"\n void main(){}' | nvcc -x c - -o /dev/null -lcudnn
    

    5.一些问题
    问题一:修改makefile文件后,编译darknet,报错
    在这里插入图片描述
    在编译文件里将nvcc换成nvcc原地址/usr/local/cuda10.2/bin/nvcc 编译成功
    即:将NVCC=nvcc 改成

    NVCC=/usr/local/cuda-10.2/bin/nvcc
    

    问题二:darknet 测试检测效果时,报错
    ./darknet: error while loading shared libraries: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory
    Makefile:542: recipe for target ‘runtest’ failed
    make: *** [runtest] Error 127
    原因分析:
    主要是 /usr/local/lib/目录下找不到libcudnn.so.7这个文件, 该文件可以在usr/local/cuda/lib64/目录下找到,因此我们通过下面的命令将libcudnn.so.7这个文件复制一份过去,记得要加sudo权限,否则可能无法复制。
    终端执行:

    sudo cp /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.7
    sudo ldconfig
    

    6.试一试检测效果
    在这里插入图片描述
    用了245.7毫秒

    展开全文
  • ubuntu18.04安装cuda10.2+pytorch+pyg

    千次阅读 2020-07-31 22:38:15
    Anaconda安装 在服务器上装py环境,我建议首先装anaconda,我目前个人理解像是一个环境管理工具,在上面怎么玩也不怕崩,方便重来。 安装特别简单,官网下载或者随便怎么搞到安装包,然后 bash 安装包路径/安装包名....

    保研结束了,去到了心仪的学校,开始了愉快的实验室搬砖生涯,首先要迈过的坎就是服务器的环境配置。我也是个小白,也算是边配置边学习,如果有讲的不对的地方欢迎指出。

    Anaconda安装

    在服务器上装py环境,我建议首先装anaconda,我目前个人理解像是一个环境管理工具,在上面怎么玩也不怕崩,方便重来。
    安装特别简单,官网下载或者随便怎么搞到安装包,然后

    bash  安装包路径/安装包名.sh 
    

    安装过程一路yes就好了,最后我看网上说anaconda会自动将环境变量添加到PATH里面,但我输入conda后提示没有该命令,所以还要自己手动加入环境变量。编辑 ~/.basrc ,在最后面加上

    export PATH=/home/你的用户名/anaconda3/bin:$PATH 
    #默认路径是这个,具体可以根据你的安装目录改
    

    修改完

    source ~/.bashrc
    

    更新下环境变量就没问题了。然后是现在我用到的一些简单的语句
    查看环境

    conda env list
    

    创建环境(以py3.7为例)

    conda create -n python37 python=3.7
    

    进入环境

    source activate python37
    

    离开环境

    source deactivate
    

    然后一些管理包的操作和pip很像就不列举了,这里碰到个坑,在用fish shell的时候,怎么都不能进入环境,当然还以为是自己anaconda又装崩了,然后网上搜了搜知道了,由于设计、实现的种种原因,fish 并不支持某些其它 shell (例如 bash) 支持的特性,大概就是一些命令在fish下使用会失败,大部分都是基于bash的,所以还是安装一些东西的时候还是别用fish吧!!

    CUDA10.2安装

    其实实验室的服务器上是有cuda10.0的,但是pyg只支持cuda9.2,10.1和10.2,试了各种方法10.0都不行,因此没办法只能装10.2.服务器你懂的,不能直接升级cuda,因此相当于得装两个版本的cuda,然后自行切换,不影响其他人。
    啊对了,有个坑的地方nvidia-smi显示的cuda version是驱动支持的最高版本,nvcc --version才是目前的cuda版本

    安装包直接在官网下载就行,很方便可以帮忙做配置选择,不用自己再去查
    我选择的是用run方法安装,参考图如下
    在这里插入图片描述具体的安装步骤参考了大佬的一篇博客,非常详细了,ubuntu 安装多个CUDA版本并可以随时切换
    我说几个不一样的地方,我的安装包是这样的安装形式
    在这里插入图片描述accept后是这种,X代表选中
    在这里插入图片描述
    在已经有cuda10.0的情况下什么都不改直接安装的话,会报错
    在这里插入图片描述大概就是已经有一个驱动了,继续安装不是更新驱动,而且再装一个(迷惑操作),所以会报错。
    然后根据大佬博客,有这几个地方需要改(已经有cuda版本的基础上)
    取消驱动安装
    在这里插入图片描述
    取消连接(在CUDA Toolkit按A进入高级选项)
    在这里插入图片描述
    安装路径貌似无所谓,我没改,介意的话可以改到自己目录下 ,默认是 /usr/loacl/
    然后就是install就好了

    CUDA版本切换

    安装后cuda后,我没用大佬博客中的方法,因为我感觉会影响到其他人正常使用,我直接改了自己的环境变量,还是编辑 ~/.basrc ,在最后面加上

    export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64$LD_LIBRARY_PATH
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
    ##默认安装路径
    

    然后source ~/.bashrc更新下环境变量就可以了,问了问师兄,他那边一切正常,我这边是cuda10.2,大概就是成功了

    PyTorch

    pytorch的安装就很简单了,通过pyg已经知道只支持1.4.0和1.5.0/1.5.1版本,1.4.0官网又显示不支持cuda10.2,那么选项基本就唯一了,在之前anaconda的创建的py环境下

    conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
    

    就好了

    PyTorch Geometric

    如果前面的都安装好了,接下来也是水到渠成,照着官网的安装方法就行,对于cuda10.2和pytorch1.5.0/1.5.1

    pip install torch-scatter==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-sparse==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-cluster==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-spline-conv==latest+cu102 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.5.0.html
    pip install torch-geometric
    

    安装完后,测试下github里的examples就没问题了

    cd examples
    python gcn.py
    

    最后,忙了两三天的环境就搭好了,之间也经历了各种坑,各种回退重来,也请教了一些学长,服务器不能连外网是最坑的…还得手动下载到本地再上传到服务器,一来二去花的时间+++++。总的来说至少对ubuntu的一些指令更熟悉了,也算没有白费时间。希望对大家有所帮助。

    展开全文
  • Ubuntu18.04安装CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5

    千次阅读 2020-02-14 15:28:04
    Ubuntu18.04安装CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5 CUDA下载网址 cuDNN下载网址 1.安装CUDA10.2 NVIDIA CUDA Linux官方安装指南 1.1 安装前检查系统是否具有支持CUDA的GPU 如果您的显卡来自NVIDIA,并且在支持CUDA的GPU列表中...

    Ubuntu18.04安装CUDA10.2 + cuDNN v7.6.5

    CUDA下载网址

    cuDNN下载网址

    1.安装CUDA10.2

    NVIDIA CUDA Linux官方安装指南

    1.1 安装前检查系统是否具有支持CUDA的GPU

    如果您的显卡来自NVIDIA,并且在支持CUDA的GPU列表中列出,则您的GPU具有CUDA功能。

    1.2 检查Linux版本是否支持 CUDA

    Ubuntu18.04支持

    1.3 检查系统中是否装了gcc
    gcc --version
    

    在这里插入图片描述

    1.4 检查是否安装了kernel header和 package development

    在终端中输入: uname -r 可以查看自己的kernel版本信息
    在终端中输入: sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
    可以安装对应kernel版本的kernel header和package development
    在这里插入图片描述
    到此做完了安装前的检查工作

    1.4 下载官网run文件

    依次选择要安装的版本
    在这里插入图片描述
    下载完毕后

    1.5 runfile安装

    a) 禁用 nouveau
    终端中运行: lsmod | grep nouveau,如果有输出则代表nouveau正在加载。
    因为我早就安装了NVIDIA的显卡驱动,禁用了nouveau,所以没有输出。
    在这里插入图片描述
    b) 重启电脑,alt+ctrl+f2,进入text mode,登录账户
    c) 输入 sudo service lightdm stop 关闭图形化界面,此处我一直都是显示关闭失败,图形界面一直都可以切换回来,我就跳过了这一步,不知道有什么影响。
    d) 切换到.run安装文件的路径,运行 sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    因为我已安装过显卡驱动,在此不再安装Driver440.33.01,安装好后会显示CUDA 10.2已安装,未按装Driver。

    1.6 设置环境变量

    终端输入:sudo gedit /etc/profile,输密码后进入,打开文件末尾,加入以下两行后保存。

    export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda10.2/lib64 
    

    在这里插入图片描述
    重启电脑后在终端输入:env,检查环境变量中有无刚加入的变量。

    1.7 安装后检查

    终端输入 : nvcc -V 会输出CUDA的版本信息。
    在这里插入图片描述

    2. 安装cuDNN

    2.1 进入官网下载压缩包文件

    cuDNN Library for Linux
    在这里插入图片描述
    终端输入:tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 解压

    tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
    

    下载好后的tgz文件和解压后的目录:
    在这里插入图片描述

    2.2 复制文件

    终端输入以下命令将文件复制到CUDA中

    $ 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*
    

    复制后即完成cuDNN安装

    2.3 验证是否成功

    终端输入:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ,如下显示即安装成功
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • ubuntu18 安装cuda10.2

    2020-08-31 08:34:21
    官网下载链接 这个是官网的cuda10的下载链接,教程也几乎不需要...sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 选要注意的是,第一条下载命令在ubuntu上经常下载到一半失败,所以我都是在win10下用迅雷下载好再拷到ubu
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