一、几点要注意的
1.ubuntu16.04自带的4.15内核,可以直接安装cuda10.0,
不用换内核!
不用换内核!
不用换内核!
换内核很可能导致内核版本不兼容,导致网卡驱动坏掉,无法连接wifi,只能靠手机usb网络共享度日,所以能不换千万不要换。
这里给一些关于内核的操作,在这里不用做的
(1)查看自己的内核
uname-r
(2)查看可更换内核
sudo apt-cache search linux-image
(3)安装内核
sudo apt install ~
~指可更换内核全程
(4)删除内核
sudo apt-get purge linux-*~*
~指版本号,比如4.15
2.如果以后要按安装tensorflow_gpu,一定要保证cuda和cudnn版本对应,比如这里的cuda10.0和cudnn7.4就是和tensorflow_gpu-1.13.1。给一个cuda,cudnn,tensorflow_gpu,gcc,显卡驱动版本对应关系的博客
二、开始安装
1.先安装cuda10.0
直接去官网下载
按照我的选项下载,runfile下载方式不容易出现问题。把base文件和补丁包都下载下来,可能会很慢,但是不要慌,很正常。还是完成后会得到一个run文件。
开始安装
注意那个nouveau驱动还是要禁止的,不会的参考我上一篇博客
https://blog.csdn.net/qq_45049586/article/details/104582468
将2g的那个文件复制到home里面,记住名字
ctrl+alt+f1进入命令行界面
输入帐号密码
sudo service lightdm stop
关闭图形化窗口
sudo sh ***.run
##***.run代表run文件名字
Ctrl+c跳过协议
安装选项部分
NVIDIA Accelerate Graphics Driver如果已经安装了nvidia驱动这里选no,没安装nvidia的也推荐先安装nvidia再安装这个,总之选no就对了。
其它的直接yes或者确定就行了。
出去
sudo service lightdm start
ctrl+alt+f7
注意:网上有的说要检查“ls/dev/nvidia*”,出现3个文件则安装成功,如果只出现了/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl 中的一个或两个就要修改rc.local的内容,亲身实验不用,真的不用。
添加环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
在文件末尾添加(这里打出来不知到为啥一直变形,就放一张图片把)
检查是否安装成功
方法一
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make clean
sudo make
./deviceQuery
如果出现result=passed就说明成功了
方法二
直接进入NVIDIA_CUDA-10.0_Samples
执行make
如果出现finished就成功了
安装cudnn7.4
1.下载cudnn
网址
找到7.4.2 for cuda10.0
下载cuDNN Library for Linux,很慢,不要着急。最后会得到一个tgz文件,
2.安装
实际上就是一个复制文件的过程
解压
tar zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz
安装
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
给权限
sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
ok,完成!
3.检测安装是否成功
查看cudnn版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
检查
按照以下命令执行
如果没有sample文件的话,就把三个deb文件下载上去。
cuDNN Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
cuDNN Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)
cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)
执行
sudo dpkg -i libcudnn7_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.4.2.24-1+cuda10.0_amd64.deb
就会出现那个sample文件
再重新执行上述命令。
出现test passed即说明安装成功。
转载:https://blog.csdn.net/qq_45049586/article/details/104593173