ubuntu16.04下cuda和cudnn的卸载和升级

之前装的是cuda8.0+cudnn6.0，但是这个版本只支持tensrflow 1.2.1

 

新作的工作需要在1.12.0 对应版本为cuda9.0+cudnn7.0了

 

相应的网址为：

https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems

https://www.tensorflow.org/install/source_windows
版本     Python 版本     编译器     编译工具     cuDNN     CUDA
tensorflow_gpu-2.0.0-alpha0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.19.2     7.4.1以及更高版本     CUDA 10.0 (需要 410.x 或更高版本)
tensorflow_gpu-1.13.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.19.2     7.4     10.0
tensorflow_gpu-1.12.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.15.0     7     9
tensorflow_gpu-1.11.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.15.0     7     9
tensorflow_gpu-1.10.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.15.0     7     9
tensorflow_gpu-1.9.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.11.0     7     9
tensorflow_gpu-1.8.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.10.0     7     9
tensorflow_gpu-1.7.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.9.0     7     9
tensorflow_gpu-1.6.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.9.0     7     9
tensorflow_gpu-1.5.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.8.0     7     9
tensorflow_gpu-1.4.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.5.4     6     8
tensorflow_gpu-1.3.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.4.5     6     8
tensorflow_gpu-1.2.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.4.5     5.1     8
tensorflow_gpu-1.1.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.4.2     5.1     8
tensorflow_gpu-1.0.0     2.7、3.3-3.6     GCC 4.8     Bazel 0.4.2     5.1     8

 

• sudo apt-get remove cuda

• sudo apt autoremove

卸载之后，会发现 /usr/local/cuda-8.0目录下任然有文件存在，这是cudnn文件，所以还需要将cuda-8.0文件删除干净：

 

sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0

 

安装cuda9.0

cd ~/桌面

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

压住回车键，直到服务条款显示到100%。接着按下面的步骤选择：

accept

n（不要安装driver）

y

y

y

 

 

vim ~/.bashrc

 

 

.bashrc文件在/home/wangyuanwei下，如果没有找到，则按Ctrl+H键显示隐藏文件。

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
在终端运行：source ~/.bashrc

 

nvcc --version

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/
（3）建立软链接

在/usr/local/cuda/lib64目录下打开终端，执行如下指令：

sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7  
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so     
sudo ldconfig
（4）查看当前cudnn的版本

在终端输入

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

 

 

 

caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~$ source ~/.bashrc
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~$ sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
[sudo] caoyue 的密码：
对不起，请重试。
[sudo] caoyue 的密码：
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~$ sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~$ sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~$ cd ~/桌面
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~/桌面$ cd cuda
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~/桌面/cuda$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~/桌面/cuda$ sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:~/桌面/cuda$ cd /usr/local/cuda/lib64
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$ sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7  
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$ sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so     
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$ sudo ldconfig
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION    (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

#include "driver_types.h"
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$ ^C
caoyue@caoyue-OMEN-Laptop:/usr/local/cuda/lib64$