ubuntu16.04+1080ti+cuda10.0+cudnn环境配置

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ubuntu16.04+1080ti+cuda10.0+cudnn7.4.2环境配置

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本次教程用到的版本号分别是：
NVIDIA–410.78
cuda_10.0.130_410.48_linux.run
cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz（需要自己注册账号登录下载）

网站有时候会打不开所以提供了我自己使用的版本的百度云链接：
cuda10.0
链接：https://pan.baidu.com/s/1Th12td890MSu16XFq5vygQ
提取码：2h94
cuda9.0
链接：https://pan.baidu.com/s/1sKdAkwZpqcc746ZIYWOlbA
提取码：omlb
cudnn7.4.2 (配合cuda10.0)
链接：https://pan.baidu.com/s/1Os5WGpmjJ_xTH16Ch1qcng
提取码：hq5f
cudnn7.5.0(配合cuda9.0)
链接：https://pan.baidu.com/s/1qzG1N-t8CHsH_h9ZZ2jRqQ
提取码：7slq

1.显卡驱动的安装

首先安装ubuntu系统就不做详细介绍了，默认是系统安装完成。
在安装cuda之前，第一步现在ubuntu16.04上安装NVIDIA的驱动，这里要注意：cuda版本要和驱动相对应、cuda版本要和驱动相对应、cuda版本要和驱动相对应（强调三遍）

CUDA Toolkit Version	Linux x86_64 Driver Version
CUDA 10.1	>= 418.39
CUDA 10.0	>= 410.48
CUDA 9.2	>= 396.37
CUDA 9.1	>= 390.46
CUDA 9.0	>= 384.81
CUDA 8.0	>= 375.26
CUDA 7.5	>= 352.31
CUDA 7.0	>= 346.46

以上表格就是对应cuda和nvidia驱动版本之间的匹配，需要注意的是驱动的>=指的是大于这个版本的驱动，言下之意就是高版本驱动可以兼容安装低版本的cuda，反之则不成立。

1.2驱动安装

简单的几行命令，使用ppa源进行安装ubuntu提供的驱动
sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源
sudo apt-get update #更新软件包
ubuntu-drivers devices #选择合适的驱动版本
这里我选择的410版本的，你可以选择更高
sudo apt install nvidia-410

2.cuda10.0安装

cuda10.0安装
1.sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
接下来进入英文选择界面按住空格键可以快速浏览
在安装过程中选项选择：
accept #同意安装
n #不安装Driver，因为已安装驱动**（这里需要强调一下）**
y #安装CUDA Toolkit
#安装到默认目录
y #创建安装目录的软链接
n #不复制Samples，因为在安装目录下有/samples
2.添加环境变量
home文件下 ctrl+H显示隐藏文件 打开 .bashrc文件在最后添加

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0

source ~/.bashrc 保存操作
nvcc --version 检查cuda是否安装成功

cat /usr/local/cuda/version.txt
查看cuda版本

3.cudnn10.0安装

1.准备好cuda相对应的cudnn文件，将文件解压得到cuda文件夹，在终端中打开cuda文件夹的位置输入以下命令

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*

2.查看cudnn版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
输出代码，表示的是安装的7.4.2版本的cudcnn
到此为止，nvidia驱动、cuda10.0和cudnn全部安装成功
如果你安装成功了，可以动动小手点个赞！
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最后运行tensorflow-gpu报错 ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
终端里面执行sudo ln -sf /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn.so.7.4.2 /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn.so.7 #libcudnn.so.7.4.2和libcudnn.so.7理论上只有一个
最后：sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64
完成！！！