安装CUDA和cuDNN到指定目录

安装CUDA和cuDNN到指定目录

环境

ubuntu 16.04

anaconda 4.7.10

需求

先前已经参考这个博客安装了cuda10.1，但现在需要在服务器上安装cuda10.0并实现多版本cuda管理，而且cuda10.0没有所谓的update版本，而笔者又没有管理员权限，因此需要另找方法。

步骤

1. 先到官网下载对应版本的cuda和cudnn，我下载的是cuda_10.0.130_410.48_linux.run和cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz（科学上网下载速度可能会快一点）

2. 运行以下命令查看帮助

   sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --help

   得到命令提示，其中有几个option比较有用

   Options:
     --silent
       Performs an installation with no further user-input and minimal
       command-line output based on the options provided below. Silent
       installations are useful for scripting the installation of CUDA.
       Using this option implies acceptance of the EULA. The following flags
       can be used to customize the actions taken during installation. At
       least one of --driver, --uninstall, --toolkit, and --samples must
       be passed if running with non-root permissions.
       
     --toolkit
       Install the CUDA Toolkit.
   
     --toolkitpath=<path>
       Install the CUDA Toolkit to the <path> directory. If this flag is not
       provided, the default path of /usr/local/cuda-10.0 is used.

   由于此时安装我只需要安装cuda toolkit，因此可以使用--toolkit并用--toolkitpath来指定安装位置，同时需要使用--silent才能够正常安装。

   运行以下命令安装（替换成安装位置的绝对路径）

   sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run --toolkitpath=<path> --toolkit -silent

3. 安装cudnn，按照这个博客第6步解压下载的压缩包，复制粘贴到cuda对应的目录，并赋予权限即可。

4. 配置环境变量（参考博客）

   由于我只需要在某一个项目内使用这个版本的cuda，因此我可以在虚拟环境内配置环境变量，在base环境中使用默认的cuda。

   首先创建虚拟环境（cuda_test为虚拟环境名）

   conda create -n cuda_test python=3.6

   在anaconda的目录新建启动该虚拟环境时需要运行的脚本

   mkdir -p envs/cuda_test/etc/conda/activate.d
   vim envs/cuda_test/etc/conda/activate.d/activate.sh
   chmod +x envs/cuda_test/etc/conda/activate.d/activate.sh

   在打开activate.sh脚本时输入以下内容，使得该虚拟环境启动时，自动切换为cuda10.0

   ORIGINAL_CUDA_HOME=$CUDA_HOME
   ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH
   ORIGINAL_PATH=$PATH
   export CUDA_HOME=<cuda安装位置的绝对路径>
   export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

   在anaconda的目录新建退出该虚拟环境时需要运行的脚本

   mkdir -p envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d
   vim envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh
   chmod +x envs/cuda_test/etc/conda/deactivate.d/deactivate.sh

   在打开deactivate.sh脚本时输入以下内容

   export CUDA_HOME=$ORIGINAL_CUDA_HOME
   export LD_LIBRARY_PATH=$ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
   export PATH=$ORIGINAL_PATH
   unset ORIGINAL_CUDA_HOME
   unset ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH
   unset ORIGINAL_PATH

5. 测试cuda是否成功安装

   在base环境下运行

   nvcc -V
   

   得到原来cuda的版本信息

   nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
   Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
   Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
   Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243
   

   进入虚拟环境之后

   conda activate cuda_test
   nvcc -V

   得到新安装的cuda版本信息

   nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
   Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation
   Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018
   Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130
   

   至此完成安装