【深度学习基础环境-上】Ubuntu16.04.3+CUDA9.0+cuDNN7完整过程

CUDA最近新发布了9.0,搭配cuDNN7重装了以下系统。

硬件环境:win10+Ubuntu16.04.3双系统

软件环境:CUDA9.0+cuDNN7

阅坑无数之后,参见官方文档,以及各种零散资料,一次成功,总结如下。


CUDA9.0下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cuDNN7下载:https://developer.nvidia.com/cudnn

前言

1.关于ubuntu系统,我是在官网下载的release版本后使用U盘安装在win10下的

2.安装之前desible掉了掉脑的source boot

3.安装ubuntu过程中全部勾选,也就是选择download update选项和“安装第三方xxx“那个选项

4.装好ubuntu之后直接安装CUDA9.0,中间没有其他任何操作(没有update)

好了,下面开始装,按照命令一步一步直至结束。


关于nvidia driver!!!

这里我想说下nvidia driver的事情。

这个驱动和ubuntu16.04实在是不太对付,目前网上有几种安装方法:

1.下载安装文件之后使用ubuntu非图形界面安装

2.使用ubuntu系统的更新管理功能安装驱动更新

3.使用PPA源安装

我全都试过,没一个好使!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(对我而言)

很多循环登录啦,无法进入系统啦。。。

即使进入了,也会出现运行“nvidia-smi“报错的情况!

我用的是如下方法:

因为我看到CUDA的installation document中有介绍会按照nvidia driver,所以选在在安装CUDA的同时安装nvidia driver。

事实也证明这种安装方法,既不会多安东西,也不会缺少东西,十分完美。

所以我没有先安装nvidia driver(驱动)这一步骤,因为包含在CUDA里面了。


一、安装CUDA

1.Verify You Have a CUDA-Capable GPU:

lspci | grep -i nvidia

看官网GPU支持,应该没问题

2.Verify You Have Supported Version of Linux:

uname -m && cat /etc/*release

前面说了16.04,支持

3.Verify the System Has gcc Installed:

gcc --version

这里注意!!!我看到有人在网上说gcc要降版本,我根本没有任何操作,我的版本是“5.4.0“,千万不要作多余操作,以免不必要麻烦!

4.Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed:

uname -r

我的版本:4.10.0-38-generic

这里注意!!!官网上说最好执行“sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)“这个命令来安装kernel source,我之前安装的时候直接执行了这个命令,然后在安装nvidia driver的时候死活安不上,报错类似“Unable to load the kernel module 'nvidia.ko'...“。后来我看了很多解决办法,都说缺少kernel source头文件,我安装之后在"/usr/src/"文件夹下多了很多kernel-xxx文件,然而很多都不匹配,只能删掉,然后删掉这种kernel头文件时会损坏系统,所以后来...重装系统。

后来我安装完ubuntu开机之后在"/usr/src/"文件夹下看到已经有四个文件夹,头文件已经装好了,所以不需要执行任何命令!

5.Create a file at/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confwith the following contents:

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

就是用将上述代码放到该文件中后save

6.Regenerate the kernel initramfs:

sudo update-initramfs -u

执行上述命令应用更改。

7.Reboot into text mode (runlevel 3):

systemctl set-default runlevel3.target

这个命令在再次开机是将运行没有图形界面的系统

8.重启

reboot

注意!!!这里再次开机时将无法进入图形界面,按Ctrl+Alt+F1进入命令行页面。

9.确认nouveau被屏蔽:

lsmod | grep nouveau

无输出则被屏蔽。

好了,接下来可以正式开始安装CUDA和nvidia driver了。

安装:

ssudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

注意!!!这里安装是我设置的几个选项:

(1)EULA Acceptance                  -------y

(2)CUDA Driver installation       -------y

(3)openGL                                    -------n

(4)x-server                                    -------y

(5)CUDA Toolkit installation location             ---------------默认Enter

(6)CUDA Samples installation and location ---------------默认Enter

全部设置好后等待安装完毕。


10.进入图像界面

systemctl set-default runlevel5.target

设置如上命令,再次重启时进入图形界面

11.重启:

reboot

12.查看显卡:

cat /proc/driver/nvidia/version

我的显示nvidia384等信息

13.Environment Setup

将如下两个文件放到/etc/profile中

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

保存。

14.使环境更改生效

source /etc/profile


15.添加动态链接库

将下述代码放到/etc/ld.so.conf中

/usr/local/cuda-9.0/lib64


16.Compiling the Examples

进入到~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples下

make

等待很久。

13.检验安装结果

cd 1_Utilities/deviceQuery

./deviceQuery

若出现下列结果,则安装成功


【深度学习基础环境-上】Ubuntu16.04.3+CUDA9.0+cuDNN7完整过程_第1张图片



二、cuDNN安装


1.安装

Navigate to “yourdirectory“ containing cuDNN Debian file.


1.Install the runtime library, for example:

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

2.Install the developer library, for example:

sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

3.Install the code samples and the cuDNN Library User Guide, for example:

sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb


2.验证

To verify that cuDNN is installed and is running properly, compile the mnistCUDNN sample located in the/usr/src/cudnn_samples_v7directory in the debian file.

Copy the cuDNN sample to a writable path.

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

Go to the writable path.

$ cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

Compile the mnistCUDNN sample.

$make clean && make

Run the mnistCUDNN sample.

$ ./mnistCUDNN

If cuDNN is properly installed and running on your Linux system, you will see    a message similar to the                                following:

Test passed!

说明你安装成功了。


如果没有安装成功,使用另一种压缩包方式再装一遍:

下载文件:cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz


Navigate to yourdirectory containing the cuDNN Tar file.

1.Unzip the cuDNN package.

$ tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

2.Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.

$ 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

/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

再验证一遍,成功。


至此,全部安装完毕!

有问题可以留言,大家一起探讨。

转载著名出处。

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