ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch

ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch

根据自己的需要Pytorch来选择安装cuda的版本10.2
ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch_第1张图片
需要做的步骤

  1、显卡驱动安装
  2、cuda10.2的安装
  3、cudann安装
  4、Anaconda安装
  5、pytorch_linux-gpu

一、安装显卡驱动

需要做的事:

    1、禁用nouveau并重启
    2、gcc安装
    3、查看系统推荐显卡驱动
    4、安装显卡驱动
    5、重启查看安装成功 nvidia-smi

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1、禁用nouveau并重启:

(因为安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突)

a.查看nouveau是否禁用

lsmod | grep nouveau
    #没有lsmod就安装
apt install module-init-tools

如果有输出说明nouveau正在加载,则没有禁用

b. 打开禁用列表

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在打开文本的最后一行添加:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

c.更新,重启:

sudo update-initramfs -u
reboot
再次查看是否禁用nouveau:没有输出就说明已禁用
lsmod | grep nouveau

2、gcc安装

查看gcc版本 gcc --version
安装gcc
sudo yum -y install gcc-c++
或者:
sudo apt install build-essential

a.删除旧的NVIDIA驱动:

  sudo apt-get remove nvidia-*
sudo apt-get autoremove

b.更新系统软件仓库列表

sudo apt-get update

3、查看系统推荐显卡驱动: 现在后面带recommended

ubuntu-drivers devices

在这里插入图片描述
4、显卡驱动两种安装方式:

a.使用unbuntu自带的软件和更新-附加驱动里面进行选择安装

在这里插入图片描述
b.使用apt安装

    sudo apt-get install nvidia-settings nvidia-driver-440 nvidia-prime
    sudo ubuntu-drivers autoinstall

5、重启后在终端输入nvidia-smi

sudo reboot  
nvidia-smi

ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch_第2张图片

二 、cuda10.2安装

	注意事项:
	安装过程中的 deriver ,按enter键,将 [ ]中的 X 去掉

需要做的事:

1、下载安装cuda10.2
2、添加环境变量
3、查看安装成功 nvcc -V

1、下载cuda10.2 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch_第3张图片

sudo wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 
sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

b2、安装提示选择 continue 和accept

3、移动到deriver ,按enter键,将 [ ]中的 X 去掉(由于之前我们已经安装了先显卡驱动)然后选择Install 安装

ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch_第4张图片

4、安装成功后添加环境变量

vi ~/.bashrc

在文件的末尾添加

export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

更新path

source ~/.bashrc
或者
echo  'export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
更新path
source ~/.bashrc

5、终端输入

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make./deviceQuery

6、查看安装成功nvcc –V

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三、cudnn的安装

注意事项:下载cudnn的时候是下载cuDNN Library for Linux (x86) [不要下载for ubuntu18.04]

需要做的事:

1、下载与cuda10.2相对应的cudnn然后解压
2、复制2个文件到cuda 并改写权限
3、查看安装成功(cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2)【当没有返回的时候也是安装成功了——我的是这样有待考证】

1、下载与cuda10.2想对应的cudnn[需要注册登录一下]
下载这个:cuDNN Library for Linux (x86) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch_第6张图片
2、解压后在解压的文件夹中打开终端

复制文件

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

赋予对应文件响应的访问管理权限

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3、重启电脑 查看cudnn安装成功[当没有返回的时候也成功了----有待考证]

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

四、Anaconda的安装

 要做的事:
  A:安装anaconda
  B: 环境变量的配置

注意事项:

  1、提示信息“Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]”,输入no
  2、用户环境变量 Yes

1、下载地址:https://www.anaconda.com/products/individual

下载后cd 下载的文件的位置运行.sh文件(改成自己对应的annconda文件名)

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

一直回车阅读完信息

do you accept the license terms?[yes|no]
    yes 

2、安装位置:可以自己定义安装位置

在这里插入图片描述
3、用户环境变量 yes
在这里插入图片描述
4、查看按住是否成功

conda --version

在终端直接输入python 看能否进入anaconda 的python ,不能的话需要手动进行环境配置

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc

在bashrc文件的最后添加:export PATH="/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH"。(vi编辑器中按i进入编辑模式)
添加完按esc退出编辑模式,并按:x(保存并退出)
最后需要更新.bashrc:

五、Pytorch-linux-gpu的安装

前面的环境配置好了直接在Pytorch官网查看进行安装: https://pytorch.org/get-started/locally/

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

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