在Linux官网下载Ubuntu18.04的.iso镜像文件。下载地址:ubuntu18.04下载
烧录软件使用Rufus,下载地址:Rufus烧录软件下载
打开Rufus,插入U盘,选择下载好的Ubuntu镜像文件,点击开始。
开始后,会弹出提示框,提示下载相应组件,选择“是”
这里以iso镜像模式写入(推荐)
这里注意进行U盘备份,点击之后会格式化整个U盘
点击确定之后,就开始进行iso镜像文件的创建,这里需要耐心等待,创建完成之后,就可以用于Ubunut系统的安装了。
将u盘插入机箱,开机,进入BIOS设置界面,选择U盘启动,启动后会弹出Ubuntu系统安装的界面,按照界面指示,一步一步执行即可,详见博客:ubuntu安装
在Nvidia官网下载自己显卡对应的驱动程序文件(ps:官网进入较慢,需要耐心等待)。上传送门:显卡驱动程序下载
我们选择RTX2080Ti显卡驱动程序。我们下载的430.14版本。
注意,安装显卡驱动程序之前,需要在BIOS中对bios security option进行设置。
禁用Ubuntu子带的驱动nouveau
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在弹出的blacklist.conf文件的最下面加入代码:
blacklist amd76x_edac
blacklist nouveau
blacklist vga16fb
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb
保存后,在终端输入命令,使加入的黑名单生效:
sudo update-initramfs -u
重启计算机
sudo reboot now
卸载计算机原有的nvidia显卡驱动
当出现显卡掉载或者找不到驱动时,需要重装驱动程序,此时要将之前的显卡驱动进行卸载
sudo apt-get remove --purge nvidia*
安装新的显卡驱动程序
赋予程序权限
chmod +x ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run
安装显卡驱动
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.14.run
测试
按照提示,安装完显卡驱动后,进行测试,会显示出显卡相应的信息。
nvidia-smi
注意!!
安装显卡驱动前,需要安装gcc、g++、make。Ubuntu18.04以上gcc版本在7.3,需要降级到5.0。
安装gcc、g++等
sudo apt-get install -y gcc-5
sudo apt-get install -y g++-5
对gcc、g++版本降级
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-5 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-5 g++
查看gcc、g++版本
gcc --version
g++ --version
到官网下载cuda,传送门:cuda下载
到目前,cuda版本更新到10.1,但10.1版本的cuda没有对应的Tensorflow,所以有卸载掉10.1版本的cuda,退回到10.0版本。
卸载cuda
找到路径/usr/local/cuda-10.1/bin/下的uninstall文件(好像是叫这个,因为卸载的时候忘记记录,所以遇到类似情况大家按照这个仔细找就能找到)
输入命令
sudo /usr/local/cuda-10.1/bin/uninstall_cuda_10.1
卸载之后,还有一些残留的文件夹,之前安装的是CUDA 10.1。可以一并删除:
sudo rm -rf /usr/local/cuda-10.1/
安装cuda10.0
我下载的cuda版本为cuda_10.0.130_410.48_linux.run和一个补丁cuda_10.0.130.1_linux.run两个文件。安装:
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
按照命令提示一直向下进行,注意 accept之后,提示安装的第一个为是否安装显卡驱动,因为我们已经安装了显卡驱动,所以此处选择no
安装补丁
sudo sh cuda_10.0.130.1_linux.run
环境路径配置
打开配置文件,进行配置
sudo gedit ~/.bashrc
在弹出的文件最后加入
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存后,在命令窗输入命令使其生效
source ~/.bashrc
测试
安装完成后进行测试
nvcc -V
在官网选择与cuda对应的cudnn进行下载,传送门:cudnn下载
解压
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz
把一下文件copy到cuda文件目录下
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*
cuda installition guide for linux
cuda支持的显卡及显卡计算能力查看
RTX2080Ti安装显卡驱动
到现在深度学习实验环境的基础框架已经搭建完毕,可以下载相应的框架进行训练啦!!!!!!!!撒花~~~