Ubuntu18.04——私房整理安装NIVIDA驱动(11.4), CUDA11.2, cudnn8.2, TensorRT8.0, Pytorch1.9.0，PaddlePaddle2.2.2

安装版本信息:

• NIVIDA Driver:
  ±----------------------------------------------------------------------------+
  | NVIDIA-SMI 470.94 Driver Version: 470.94 CUDA Version: 11.4 |
  |-------------------------------±---------------------±---------------------+
• NVIDIA-Linux-x86_64-470.94.run
• CUDA: 11.2 (Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.152)
  • cuda_11.2.2_460.32.03_linux.run
• cudnn: 8.2.1
  • libcudnn8_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
  • libcudnn8-dev_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
  • libcudnn8-samples_8.2.1.32-1+cuda11.3_amd64.deb
• TensorRT:

相关应用版本信息:

• Conda：Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
• Pytorch: torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0
• PaddlePaddle：paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112

驱动层

参考文章：

• cuda、cudnn、torch、torchvision对应版本（最全）

安装NVIDIA驱动

测试通过机型（成功安装无报错）：

• 3060（6G）系列笔记本
• 3060（12G）系列台式机
• 3070（8G）系列台式机

• ubuntu18.04安装nvidia驱动

安装CUDA和cudnn

• ubuntu安装anaconda3+cuda11.2＋cuDNN

将CUDA库的路径加入系统变量：（可选项）

export CPATH=/usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib:$LD_LIBRARY_PATH

cudnn安装测试

• 复制the cuDNN samples至HOME:

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME & cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN

• 编译 the mnistCUDNN sample:

make clean && make

编译报错解决:

• fatal error: FreeImage.h: No such file or directory
• error: #error – unsupported GNU version! gcc versions later than 10 are not
  supported!

• 运行 the mnistCUDNN sample:

./mnistCUDNN

• 最终结果显示CUDA相关信息，且结果为PASS:

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

安装TensorRT8

• 安装tensorRT

软件层

pytorch

（1）Pytorch1.9.0-cuda111

本文将采用conda进行安装，命令全部基于官网教程：

• 其他安装方式可参考官网

conda create -n totch python=3.7
conda activate torch
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

测试：

import torch
torch.cuda.is_available()

（2）Open-mmlab-cuda111

conda create -n open-mmlab python=3.7
conda activate open-mmlab
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

（3）mmlab相关库

• mmcv

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html

• mmdet

pip install mmdet

• 剩余步骤参考官网

PaddlePaddle

PaddlePaddle2.2.2-cuda11.2

conda create -n paddle python=3.7
conda activate paddle
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html
# 如果上述命令运行后报错
# 

测试：

import paddle
paddle.utils.run_check()

应用移除

卸载

cudnn

如果之前是以deb的方式安装的, 则:

sudo dpkg -l | grep cudnn

卸载:

sudo dpkg -r libcudnn8-samples
sudo dpkg -r libcudnn8-dev
sudo dpkg -r libcudnn8

检查:

sudo dpkg -l | grep cudnn

卸载完成.