2019深度学习平台搭建 （最稳定，最简单，最广泛）

准备事项

Ubuntu16.04
烧录并安装

CUDA 10
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
选择 Liunx+x86_64+Ubuntu+16.04+runfile(local)并下载 two run files:

• cuda_10.0.130_410.48_linux.run
• cuda_10.0.130.1_linux.run

cuDNN
登陆后下载三个文件
Download cuDNN v7.6.0 (May 20, 2019), for CUDA 10.0

• cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)
• cuDNN Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)
• cuDNN Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)

Anaconda
下载 .sh 版本

安装

1. 升级 pip和Ubuntu必要的补丁

2. 按 Ctrl +alt +F1 进入命令行模式

3. 关闭显卡服务并安装CUDA10 and patch（显卡驱动与CUDA10一起安装可减少不必要的兼容问题）
   sudo service lightdm stop
# move to CUDA10 folder
sudo bash cuda_10.0.130_410.48_linux.run #可能版本会不一样

4. 安装过程中会询问是否需要安装显卡驱动，选择 yes

5. 其余选项页全部选择 yes和默认路径

6. Install patch for CUDA10
   sudo bash cuda_10.0.130.1_linux.run

7. 安装完成后重启

8. Install cuDNN
   ‘sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb’
   ‘sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb’
   ‘sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb’

9. 安装 Anaconda3
   sudo bash anacondaXXX.sh

10. 检测GPU是否运行（）

11. PS: 双显卡的笔记本电脑还无法找到解决方案