ubuntu18.04搭建cuda和cudnn教程（完整教程）

我经历了一天半的辛苦历程，终于搭好了cuda的环境。不熟悉ubuntu的使用操作，我相信也有很多人和我一样，一开始都是百度去搜索别人的经验，但是我看到的大部分经验只是一部分有用，通过整合网上的经验教程和自己踩过的坑，来写这个教程，希望大家不要再重蹈覆辙，一步到位。

服务器基本配置：

ubuntu18.04

Tesla V系列显卡

想要装：cuda10.0，cudnn7.6.5

1.更新系统的NVIDIA驱动

ubuntu系统是自带NVIDIA驱动，如果这个驱动版本太老旧，就会导致安装不了cuda10以上的版本，所以第一步会更新系统的NVIDIA驱动。选择最新的NVIDIA驱动安装更新即可。尤其是需要安装最新版本cuda，更需要更新NVIDIA驱动。

ubuntu系统的software & updates

当然也可以选择使用命令行更新，操作如下：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 添加源
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-435 # 根据出现的drivers结果，选择一个最新的更新即可

以上两种方法选择一种方法操作即可。

2.下载安装cuda和cudnn

2.1下载cuda

cuda10.0下载地址：cuda10.0官网下载
我下载的是runfile(local)，我看网上有人下载deb(local)，我试验过deb格式，安装过程中就更新到10.2的版本，所以这里建议下载runfile(local)

cuda官网下载页面

2.2 安装

下载完成后，按照官网上的说明操作即可：

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run # 按照官网安装说明操作即可

2.3 配置环境

我既修改了~/.bashrc文件，也修改了/etc/profile环境文件。网上很多人只修改一个文件，按照道理来说都是可行的。

2.3.1 修改~/.bashrc文件

输入以下代码，打开~/.bashrc文件

sudo vim ~/.bashrc

在文件最后面加入以下命令（先按一下"a"键才可以操作修改内容）：

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

修改后保存退出即可。
备注：应该也有很多我这样的ubuntu小白，不知道如何保存退出。先按"esc"，然后输入":wq"，就是保存退出。
然后，输入以下命令使该环境内容生效。

source ~/.bashrc

2.3.2 修改/etc/profile文件

输入一下代码即可操作/etc/profile的文件内容

sudo vim /etc/profile

2.3.3 创建链接

打开文件

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

文件末尾添加以下内容：

/usr/local/cuda-10.0/lib64

保存退出，然后执行以下命令

sudo ldconfig

使得内容生效。

2.4 测试cuda是否安装成功

此时需要切换到CUDA-10.0 Samples的路径下，输入以下命令：

cd /home/user/NVDIA_CUDA-10.0_Samples # user是用户自己的命名，每台设备命名不一样，根据自己的设备名称变化
sudo make all -j8
cd bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

如果cuda安装成功的话，会在最下面显示Result=PASS的内容，否则安装失败。

3.下载安装cudnn

3.1 下载

cudnn7.6.5下载地址（需要注册登录）：cudnn7.6.5官网下载
一定要选择好cuda所对应的版本下载cudnn。比如cuda是10.0，那么就要下载10.0所对应的cudnn版本。（这个非常重要）
下载cuDNN Library for Linux那个文件即可。(我的账号登不进去官网了，很奇怪，暂时不贴图了，大家应该能够一目了然的。)
然后解压下载的文件，会看见一个cuda的文件夹，里面包含include文件和lib64文件。

3.2 安装

然后执行以下命令来配置cudnn

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*

3.3 创建库文件链接

你会发现lib64中有两个文件的大小竟然为0，所以必须要建立库文件链接。（这地方很多教程并没有，很关键。要不会报错内容就是libcudnn.so.7的太小读取不了）

cd /usr/local/cuda-10.0/lib64
sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.5 libcudnn.so.7 #7.6.5是下载的cudnn的版本
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig -v

3.4 测试

复制sample到home目录下

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7 /$HOME

进入该目录

cd /HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/

编译mnist测试样本

make clean && make all -j8

运行测试样本

./mnistCUDNN

如果最后结果是Test passed!，那么cudnn就安装成功了。

总结

其实每个人的配置不一样，所以中间的步骤各有差异。遇到问题还是要查找网上的一些资料，尤其是对于ubuntu小白来说，更是如此。希望以上内容对大家能够有所帮助，谢谢大家！

参考资料

Ubuntu 18.04 下安装安装NVIDIA显卡驱动+CUDA-10.1+cudnn-7
Ubuntu18.04+Tensorflow GPU版本环境搭建
安装cuDNN-7.5.0