Ubuntu16.04安装CUDA-10.1及cuDNN-v7.6
一、CUDA-10.1安装：
说明：NVIDIA驱动版本需要与CUDA版本对应，具体参考下图。
1. 下载cuda安装包：
- cuda官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
- 根据系统信息选择对应的版本，下面采用runfile方式安装：
2. 下载完后，用MD5检验：
- 建议将下载的cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run放在home目录下。
- 用MD5检验，输入以下命令，如果序号不和，得重新下载：
md5sum cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
3. 安装前，首先要禁用 nouveau驱动：
（因安装NVIDIA驱动时已经禁用），在终端运行：
$ lsmod | grep nouveau
- 若无内容输出，则表示禁用成功。
- 如果有输出则代表nouveau正在加载，需要手动禁掉nouveau，可参考上篇博客安装NVIDIA驱动时的操作。
4. 按 Ctrl+Alt+F1 至 Ctrl+Alt+F6（其中任意一个）进入命令行界面：
登录账户
5. 关闭图形化界面：
sudo service lightdm stop
6. 进行安装：
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --no-opengl-libs
！！！重点：要么在此处加上 --no-opengl-libs 选项，要么在后面通过交互式界面进行手动选择。建议在这里加上！！！
- 执行命令后，稍等一会儿，会出现交互界面，输入 accept；
- 然后出现选择页面进行手动设置（如是否安装NVIDIA驱动及驱动设置），因上篇博客已安装过最新的NVIDIA驱动，所以这里不再安装NVIDIA驱动，即Driver项不勾选！（若前面没有加 --no-opengl-libs 选项，则此处要在options里手动勾选do not install OpenGL项，即不安装OpenGL！）最后选择 install .
！！！注意：若不小心安装了 OpenGL，则后面会遇到循环登陆的问题，原因就是 NVIDIA 显卡的 OpenGL 库覆盖了当前 Intel 显卡的库。解决办法是再登入到文本命令行模式，用以下命令先卸载 CUDA 和 NVIDIA 驱动，再按正确的步骤重新安装 NVIDIA 驱动和 CUDA：
sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/cuda-uninstaller
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
（NVIDIA 驱动安装可参考上一篇博客）
7. 安装完成后，重启电脑，检查Device Node Verification：
输入以下命令：
$ ls /dev/nvidia*
可能出现a、b两种结果，请对号入座。
a. 若结果显示：
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
或显示出类似的信息，应该有三个（包含一个类似/dev/nvidia-nvm的），则表示安装成功。
b. 也可能会是这样：
ls: cannot access/dev/nvidia*: No such file or directory
或是这样的，只出现：
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl
即a中的一个或两个，但没有/dev/nvidia-num，表示文件显示不全，则进行如下操作：
sudo vim /etc/rc.local
- 如果你是第一次打开这个文件，它应该是空的(除了一行又一行的#注释项外)。文件的第一行是：
#!/bin/sh -e
把-e去掉（这步很重要，否则它不会加载这文本的内容）。
- 然后把下列内容复制到exit 0之前，保存退出。
/sbin/modprobe nvidia
if [ "$?" -eq 0 ]; then
#Count the number of NVIDIA controllers found.
NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`
N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`
N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i
done
mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255
else
exit 1
fi
/sbin/modprobe nvidia-uvm
if [ "$?" -eq 0 ]; then
#Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver
D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`
mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0
else
exit 1
fi
8. 重启，再次输入以下命令：
$ ls /dev/nvidia*
若显示以下三个文件，则说明安装成功；若没有，检查写入的内容是否正确，并重启后再次查看：
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
9. 设置环境变量，写入 /etc/profile 文件：
在终端中输入：
$ sudo gedit /etc/profile
在打开的文件末尾，添加以下两行（64位系统为lib64，32位系统为lib）：
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存文件，并重启。因为source /etc/profile是临时生效，重启电脑才是永久生效。
10. 重启电脑后，检查上述的环境变量是否设置成功：
- 验证驱动版本，输入：
$ cat /proc/driver/nvidia/version
结果显示：
- 验证CUDA Toolkit，输入：
nvcc -V
结果显示：
11. 尝试编译cuda提供的例子:
打开终端，输入：
$ cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples
$ make
系统就会自动进入到编译过程，整个过程大概需要十几到二十分钟，请耐心等待。（第一次运行时可能会报错，提示的错误信息可能会是系统中没有gcc，解决办法就是通过命令重新安装gcc就行，在终端输入：$ sudo apt-get install gcc 安装完gcc后， 再make就正常了。）
如果编译成功，最后会显示Finished building CUDA samples，如下图所示：
运行编译生成的二进制文件。编译后的二进制文件默认存放在NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin中，接着在终端中输入：
$ cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/bin/x86_64/linux/release #其中xxx是你自己的用户名
$ ./deviceQuery
结果如下图所示，看到 Result = PASS 代表 CUDA 安装且配置成功，若失败 Result = FAIL：
最后再检查一下系统和 CUDA-Capable device 的连接情况。在终端输入：
$ ./bandwidthTest
显示如下图片，则代表成功：
二、cuDNN-v7.6安装：
1. 从Nvidia官网下载对应版本的安装文件：
官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
这里选择 Installing From A Tar File 的方式进行安装，因此点击 cuDNN Library for Linux 进行下载。
2. 解压下载的文件:
可以看到cuda文件夹：
$ tar -xvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.3.30.tgz
3. 复制以下文件到 CUDA Toolkit 目录，并改变文件的权限：
$ 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*
4. 查看cudnn版本:
在终端输入：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
出现如下图所示的版本信息，说明安装成功：
大功告成啦！