1200字范文,内容丰富有趣,写作的好帮手!
1200字范文 > Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!)

Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!)

时间:2023-04-26 08:23:23

相关推荐

Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!)

Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置

(环境乃一生之敌!!!)

第一项:安装显卡驱动

1.下载显卡驱动,到/Download/index.aspx下载相应的驱动。

(相应驱动指的是和你的计算机所匹配的驱动,可在win下使用DxDiag查看)

2.查看cuda和驱动版本要求:/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html (着重看表格的版本要求就行)

(.10.12更新:不需要查看!后续安装好显卡驱动,使用命令nvidia-smi查看,右上角的CUDA Version即是但前显卡驱动所支持的CUDA最高版本!)

3.开始安装驱动

检测相应的内核文件:

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf 禁止第三方驱动:

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

(如果未安装vim,直接改用gedit)

在打开的文档末尾,加上下面两行代码:

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

更新内核!!!(极其重要!!!):

sudo update-initramfs -u

重启:

reboot

检测第六步添加的两行代码是否成功(下面的命令没有输出即表示成功)

lsmod | grep nouvea

(本人就牺牲于此处,主要是添加代码后没有更新内核所致,故强调一定要更新内核)

通过ctrl+alt+f2进入终端

(踩坑指南:此处密码输入一定不要用小键盘,请使用主键盘上面的数字键)

登入账户,通过下面命令关闭图像界面:

sudo service lightdm stop

切换到你下的nvidia driver目录 然后执行 :

sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run -no-opengl-files

(踩坑指南:请在上一条命令行加入-no-x-check)

(其中,需要将版本号更改为你下载的对应的版本号)

(有一处x config?还是啥记不太清了,选择no!)

装完就可以执行下面的命令开启图像界面:

sudo service lightdm start

执行下面命令,查看驱动是否安装成功:

nvidia-smi

如果出现表格信息则表示安装成功

第二项:安装CUDA10.0

.10.10修改:第一步进去好像不再提供旧版本下载,入口我也没再找到,所以提供一个旧版本下载地址的合集:

/cuda/

进入到cuda下载页面/cuda-downloads官网默认是10.1的版本,所以我们选择Legacy Release 再选择CUDA Toolkit 10.0,然后选择和自己系统相匹配的配置(最下方选择runfile(local)),点击下载。下载完成后,执行:sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run注意,在弹出界面按住enter直到进度到达100%。然后是accept。除了驱动Driver选择n(no),其他全部选择y(yes)。安装完成后,会在home目录下生成一个NVIDIA_CUDA-10.0_Samples的样例,cd进入这个目录(或者进入该目录后点击在终端打开),执行编译:make -j8编译完成后,执行一下命令:cd bin/x86_64/linux/release/./deviceQuery如果最后的出现result = pass 即表示样例通过接下来进行环境变量的设置在用户目录下的.bashrc文件写入环境路径vim ~/.bashrc(如果未安装vim,直接改用gedit)在文件的最后写入如下路径:export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH然后载入配置:source ~/.bashrcnvcc -V查看版本,如果出现版本信息则表示配置成功

第三项:安装cuDNN

进入官网/cudnn点击download cuDNN(需要注册才能下载,老老实实注册吧)接下来的选项随意选择,然后点击download,接受条件,选择for CUDA 10.0然后选择cuDNN Library for Linux下载即可。(将得到cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.x.xx.tgz)下载完成后,进行解压:tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.x.xx.tgz执行下面的命令,把cudnn的头文件和库拷贝到cuda下的include和lib64下: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.hsudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

//.10.15更新

sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/

检测是否安装成功(最简单的方法):

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

(输出相应信息表示成功!)

(.10.12更新:建议使用后面的科学测试方法!)

目前已经基本完成安装。

后续添加:测试cuDNN的科学办法!

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7sudo ln -s libcudnn.so.7.6.x libcudnn.so.7sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so sudo ldconfig

下载cuDNN下载界面下面的对应系统版本的三个测试包:

libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deblibcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deblibcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deb

安装

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb

(.10.12更新:上述三个安装包一定要按顺序安装,或者至少一定要先安装第一个。还有后续的cudnn的doc好像变成了samples,不重要,复制就行)

21. 测试

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ /home/cudnntest

(这一句的v7根据你下载的版本进行更改!)

cd /home/cudnntest/cudnn_samples_v7/mnistCUDNNsudo make cleansudo make./mnistCUDNN

显示Test Passed!即表示成功!

参考:

本内容不代表本网观点和政治立场,如有侵犯你的权益请联系我们处理。
网友评论
网友评论仅供其表达个人看法,并不表明网站立场。