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  • Ubuntu安装cuDNN
    2022-04-08 19:28:20

    一、官网下载与自己CUDA版本匹配的安装包 cudnn-(版本号).tgz

    二、安装cuDNN

    tar xzvf cudnn-(版本号).tgz cuda/[Tab]
    sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-1x.x/include/
    sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-1x.x/lib64/

    三、验证

    cd /usr/local/cuda-1x.x/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    sudo ./deviceQuery
    输出最后一句有CUDA版本号

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  • 主要介绍了Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程),文中通过图文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
  • 安装cudnn

    千次阅读 2021-12-17 17:30:28
    网上搜到了一些安装cudnn的步骤,都是这样的: 1. 从官网下载cudnn 2. 解压 3. 将解压出来的lib64和include中所有的内容都拷贝到/usr/local/cuda的lib64和include中 不行。 看了一下解压出来的内容,lib64...

    网上搜到了一些安装cudnn的步骤,都是这样的:

    1. 从官网下载cudnn

    2. 解压

    3. 将解压出来的lib64和include中所有的内容都拷贝到/usr/local/cuda的lib64和include中

     不行。

    看了一下解压出来的内容,lib64里面包含了两个软链接,直接cp过去软链接会失效。

    解决办法有两个:

    1. 用 cp -d,可以复制链接关系

    2. 把lib64的路径添加到环境变量

    正确的安装步骤

    1. 从官网下载cudnn

    NVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer

    第一次下要注册一下

    我的配置是tensorflow-gpu-1.15.0,cuda 10.0,下载对应版本的cudnn就好

    2. 解压

    tar vxf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz

    3. 复制lib64下的内容

    这一步有两个解决办法

    1)cp -d

    sudo cp -r -d [解压出来的lib64文件夹/*] usr/local/cuda/lib64/

    2)修改环境变量

    解压后会生成一个名叫cuda的文件夹

    我把这个文件夹重命名成了 cudnn_7.6.0,然后把它移动到了/usr/local/

    所以解压出来的lib64 的路径是

    /usr/local/cudnn_7.6.0/lib64

    把上面这个路径添加到LD_LIBRARY_PATH中

    4. 复制include下的内容

    把解压出来的include中的内容复制到 /usr/local/cuda/include中

    sudo cp /usr/local/cudnn_7.6.0/include/* usr/local/cuda/include/

    5. 重置读写权限

    cudnn_7.6.0/include/ 里面只有一个 cudnn.h

    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    展开全文
  • 查看cudnn是否安装

    千次阅读 2020-12-19 14:16:30
    本文收集整理关于查看cudnn是否安装的相关议题,使用内容导航快速到达。内容导航:Q1:cudnn安装问题求助这句 “您当前未使用连接到NVIDIA GPU的显示器” 你的监视器是否连接到NV卡的输出上了呢?Q2:cudnn可以安装...

    本文收集整理关于查看cudnn是否安装的相关议题,使用内容导航快速到达。

    内容导航:

    Q1:cudnn安装问题求助

    这句 “您当前未使用连接到NVIDIA GPU的显示器” 你的监视器是否连接到NV卡的输出上了呢?

    Q2:cudnn可以安装多个吗

    to different addresses.

    1、

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    Q3:如何检测ubuntu中是否安装了cudnn

    命令行下输入mysql --help如果是输出一串帮助提示的话,那么就是安装好了的。没有的话就是没安装好。

    Q4:ubuntu16.04怎么测试cudnn安装是否成功

    命令行下输入mysql --help如果是输出一串帮助提示的话,那么就是安装好了的。没有的话就是没安装好。

    具体如下:

    电脑常见问题解决

    1、无法自动识别硬盘控制器

    使用非正版的个别操作系统光盘,在安装系统时,容易出现此错误。原因是非正版光盘自动加载的硬盘控制器驱动不符合电脑自身需要的驱动。这种情况就建议换正版光盘安装操作系统。

    2、手动更新错误的驱动程序

    windows操作系统正常使用,但手动更新驱动程序把硬盘控制器的驱动程序更新错误,导致此故障。解决方法是进入windows系统高级菜单,选择最后一次的正常配置,即可正常进入系统。

    3、bios设置变化后所导致

    windows操作系统正常,但是由于某些原因,用户修改了bios设置,导致0x0000007b故障。

    Q5:如何查看ubuntu cudnn

    Ubuntu社团按照Ubuntu宣言里所铭记的思想而

    展开全文
  • Ubuntu18.04安装cuDNN和Tensorflow的正确姿势本文章主要讲解 ubuntu 系统如何正确安装 cuDNN 和 Tensorflow。需要提前准备:一个安装好的Ubuntu 18.04NVIDIA 驱动已经安装成功CUDA已经安装成功一、检查NVIDIA驱动...

    Ubuntu18.04安装cuDNN和Tensorflow的正确姿势

    本文章主要讲解 ubuntu 系统如何正确安装 cuDNN 和 Tensorflow。

    需要提前准备:

    一个安装好的Ubuntu 18.04

    NVIDIA 驱动已经安装成功

    CUDA已经安装成功

    一、检查NVIDIA驱动是否安装成功

    打开终端执行:

    nvidia-smi

    Wed Jul 10 11:49:26 2019

    +-----------------------------------------------------------------------------+

    | NVIDIA-SMI 430.26 Driver Version: 430.26 CUDA Version: 10.2 |

    |-------------------------------+----------------------+----------------------+

    | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

    | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |

    |===============================+======================+======================|

    | 0 GeForce RTX 208... Off | 00000000:42:00.0 On | N/A |

    | 0% 42C P8 17W / 300W | 309MiB / 11011MiB | 0% Default |

    +-------------------------------+----------------------+----------------------+

    +-----------------------------------------------------------------------------+

    | Processes: GPU Memory |

    | GPU PID Type Process name Usage |

    |=============================================================================|

    | 0 1520 G /usr/lib/xorg/Xorg 18MiB |

    | 0 1626 G /usr/bin/gnome-shell 79MiB |

    | 0 7641 G /usr/lib/xorg/Xorg 95MiB |

    | 0 7772 G /usr/bin/gnome-shell 113MiB |

    +----------------------------------------------------------------------------

    二、检查CUDA是否安装成功

    关于 CUDA 的安装可以参考Linux安装CUDA的正确姿势这篇文章。

    打开终端执行:

    nvcc --version

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver

    Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation

    Built on Wed_Apr_24_19:10:27_PDT_2019

    Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.168

    说明CUDA的命令已经安装成功。接下来测试案例是否能够正常运行。

    #编译并测试设备 deviceQuery:

    cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery

    sudo make

    ./deviceQuery

    #编译并测试带宽 bandwidthTest:

    cd ../bandwidthTest

    sudo make

    ./bandwidthTest

    如果这两个测试的最后结果都是Result = PASS,说明 CUDA 安装成功啦。

    三、安装cuDNN

    1. 确定版本

    在安装之前需要参考与Tensorflow的支持关系,可以通过这个网址查看。

    因为目前本地安装的环境如下:

    Ubuntu 18.04

    NVIDIA Driver 430.26

    CUDA 10.1

    所以推荐安装 cuDNN 7.6.0 版本,并配合 Tensorflow 1.13.0/1.14.0 都可以。

    2. 下载安装包

    下载地址可以在NVIDIA官网下载。要下载 cuDNN Library for Linux这项。

    3. 解压安装

    打开终端执行:

    tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.0.64.tgz

    sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64/

    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/

    # 为所有用户设置读取权限

    sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

    4. 安装libcupti

    这是 NVIDIA CUDA 分析工具接口,此库提供高级分析支持。

    打开终端执行:

    sudo apt-get install libcupti-dev

    四、安装Tensorflow

    1. 确定版本

    由于上一步我们选择安装了 cnDNN 7.6.0 并且是配合 CUDA 10.1,所以从这个网址我们可以得知,可以安装最高版本 Tensorflow 1.13.0。

    2. 安装pip

    大家可以根据实际情况进行选择是安装 pip 还是 pip3,本文以 pip3 为例子。

    sudo apt-get install python3-dev python3-pip

    此时 pip3 已经安装成功。

    3. 安装Tensorflow

    终端执行:

    pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

    关于下载的连接可以参考官方网址。

    此步骤可能会很慢,如果有代理的可以提前设置好代理。

    4. 检查是否正常运行

    以下两个测试可以直接在终端内复制执行。

    测试 1:

    python3 -c "import tensorflow as tf; tf.enable_eager_execution(); print(tf.reduce_sum(tf.random_normal([1000, 1000])))"

    测试 2:

    python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; device_lib.list_local_devices()"

    如果以上两条返回的内容中都没有错误,代表Tensorflow安装成功。

    五、错误解决

    1. so文件找不到的错误

    错误例子如下:

    2019-07-10 11:26:57.200271: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Could not dlopen library 'libcublas.so.10.0'; dlerror: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/cuda/lib64::/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cuda-10.1/lib64{LD_LIBRARY_PATH:+:/usr/local/cuda-10.1/lib64{LD_LIBRARY_PATH:+:/usr/local/cuda-10.1/lib64}}:/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cuda-10.1/lib

    主要错误信息为Could not dlopen library 'libcublas.so.10.0'。造成这样的原因是链接文件不对造成的。

    这种问题很好解决,下面我罗列一些常发生这样错误的so文件解决办法,首先大家要确定报错的so文件名称是什么,例如上面报错的是libcublas.so.10.0这个文件,那么就找到对应的libcublas库文件,然后在/usr/local/cuda-10.1/lib64/目录下创建一个bcublas.so.10.0连接文件即可。

    一般缺失的so文件都在/usr/local/cuda-10.1/lib64/目录下,有一些特别的在/usr/lib/x86_64-linux-gnu/目录下。

    libcudartsudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudart.so.10.1 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudart.so.10.0

    libcufftsudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcufft.so.10.1.168 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcufft.so.10.0

    libcurandsudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcurand.so.10.1.168 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcurand.so.10.0

    libcusolversudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcusolver.so.10.1.168 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcusolver.so.10.0

    libcusparsesudo ln -s /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcusparse.so.10.1.168 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcusparse.so.10.0

    libcublassudo ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcublas.so.10.2.0.168 /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcublas.so.10.0

    如果/usr/lib/x86_64-linux-gnu/目录下没有libcublas库,可以在/usr/local/cuda10.1/targets/x86_64-linux/lib/查找libcublas库。

    2. 安装Tensorflow时报错python setup.py egg_info

    如果错误如下:

    Complete output from command python setup.py egg_info:

    Traceback (most recent call last):

    File "", line 1, in

    ModuleNotFoundError: No module named 'setuptools'

    ----------------------------------------

    Command "python setup.py egg_info" failed with error code 1 in /tmp/pip-build-szai5bvj/absl-py/

    解决办法为安装setuptools

    pip3 install --upgrade setuptools

    然后重新安装Tensorfow。

    3. error: invalid command ‘bdist_wheel’

    如果遇到此错误:

    pip3 install wheel

    然后重新安装Tensorfow。

    END

    展开全文
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