cuda10.1+cudnn7.6.5

1、CUDA 10.1安装（包含Nvidia显卡驱动）

如果Ubuntu系统下没有装过Nvidia显卡驱动，不必单独安装，直接装CUDA即可自动安装显卡驱动.（自己手动安装的显卡驱动很有可能与cuda冲突，cuda10.1推荐安装的驱动版本是418.67）（目前不建议安装比10.1更新的版本，因为安装pytorch的时候，清华源里没有10.1以上版本的cuda）

（1）先 Ctrl+Alt+F1 进入命令行模式：

sudo service lightdm stop
sudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

按照它要求的选择accept，install，耐心等它装完

sudo service lightdm start

（2）重新进入图形界面后，配置环境文件

sudo gedit ~/.bashrc

在末尾加上以下内容

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

保存退出

source ~/.bashrc

 

（3）检查显卡是否安装好

nvidia-smi

出现如下界面：

检查cuda是否安装好（参考：）

查看cuda版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

测试CUDA的samples，主要以本机为例

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery #由自己电脑目录决定
make
sudo ./deviceQuery

出现上述信息，则表示cuda配置正确。

2.CUDNN7.6.5安装(参考官方教程：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#download)

cp cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.solitairetheme8  cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
tar -xvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 
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*

PS: CUDNN8也是按照上述方法，将cudnn*.h和libcudnn*文件拷贝到cuda对应的文件下

然后，再将拷贝到cuda文件的软连接按照原来cudnn的方式连接起来（更高级的CUDNN按照相同的方式修改软连接）（参考https://blog.csdn.net/zbbmm/article/details/102680387）

cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.6.0 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
#生效 
sudo ldconfig

CUDNN安装完成后，可以通过下面的命令查看版本号：

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

得到如下信息：

安装成功！！！