第二篇：深度学习之CUDA配置指南（Linux-ubuntu16.04）~《深度学习炼丹手册-本人亲身实践踏出来的一条菜鸟之路》-2
第二篇：深度学习之CUDA配置指南（Linux-ubuntu16.04）
- 一、安装Anaconda：
- 二、CUDA安装（包含多版本并存）
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- 1、显卡驱动下载及安装（若已经安装好NVIDIA驱动可跳过此步）
- 2、CUDA安装
- 三、补充说明
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- １、大多数的CUDA环境变量设置的是有些隐患的（后面编译其他包失败）。
- ２、cudnn的下载安装推荐[参考博客１](https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769)中的安装方式，要注意的是，这里要拷贝到对应的cuda文件夹下，即
- ３、多版本切换与查看当前CUDA版本号：
- 4、在安装CUDA10.2版本时，可能会出现下面这种情况：
- 5、如果CUDA有其他补丁出来了，建议一起安装，安装方式同CUDA安装包相同：
- 致谢
一、安装Anaconda：
Anaconda的简介就不多说了，大家自行百度即可，这里说一下安装。
首先下载Anaconda镜像，这里给出几个常用的镜像链接，大家对应着下载，查看。
1、Anaconda官网（速度慢，不推荐）
2、清华源镜像
3、ubuntu系统内核下载（一般在误卸载ubuntu内核后才可能需要用到，血泪教训！！！）
安装命令：sudo dpkg -i ****.deb（.deb文件）
sudo bash ./***** （.sh文件）
安装过程：Ubuntu18.04 安装 Anaconda3, (这里不管ubuntu哪个版本都可以按此安装)
补充：Windows系统安装Aanconda方法：直接下载安装包.exe文件进行安装
二、CUDA安装（包含多版本并存）
1、显卡驱动下载及安装（若已经安装好NVIDIA驱动可跳过此步）
下载NVIDIA对应显卡驱动，注意显卡型号和操作系统，以本人显卡TITAN X为例：
找到对应的驱动并下载安装，安装部分在本人前一篇上，按照流程即可安装驱动，验证方式：
nvidia-smi (一般手动安装驱动，不是点背，都能成功)
动态刷新命令（查看GPU占用、温度等情况）：
sudo watch -n -0.1 nvidia-smi
nvidia-setting （此命令可设置显卡显示情况，类似Windows中的NVIDIA控制面板）
若无下图出现，则证明还是用的核显工作，但是也可以安装CUDA。
安装完成后，就进入接下来的重头戏，CUDA安装。
2、CUDA安装
首先还是下载NVIDIA的CUDA包，直接百度对应的版本即可，例如，CUDA10.2
参考博客：
１、Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法（亲测全部有效）
２、ubuntu16.04安装cuDNN的两种方式以及验证
３、Ubuntu安装CUDA Toolkit
４、ubuntu 安装多个CUDA版本并可以随时切换
5、Windows10下安装多个版本cuda、cudnn，切换使用方法|简记
6、Ubuntu更改内核
7、Ubuntu16.04安装CUDA10.2 + Nvidia驱动 + cuDNN 7.6.5.32 （2021.3更新）
首先根据cuda的版本，确定安装条件是否匹配，如CUDA9.0安装条件:
参考博客3中CUDA10.2的安装条件
不满足时，根据参考博客6中的方法更换内核，注意一下，这里千万不要卸载原内核，可能导致系统崩溃。（可以多内核共存）
然后根据参考博客5一直走下去，包括多版本的安装，里面也讲的很详细了。
三、补充说明
要注意的地方：
１、大多数的CUDA环境变量设置的是有些隐患的（后面编译其他包失败）。
这里提供一下我的环境变量：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
２、cudnn的下载安装推荐参考博客１中的安装方式，要注意的是，这里要拷贝到对应的cuda文件夹下，即
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
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-××.×/lib64/libcudnn*
这里的xx.x是版本名，例如9.0、10.0、10.2等等
３、多版本切换与查看当前CUDA版本号：
根据参考博客４中的cuda多个版本的切换即可。
查看CUDA版本：
nvcc -V
例如：
查看cudnn版本：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
4、在安装CUDA10.2版本时，可能会出现下面这种情况：
应该是新版的吧？输入accept回车，
这里一定要注意 X是安装的意思，所以应该不安装驱动：
之后进入options里面：
第一项：Driver Options:
第二项：Toolkit Options:
注意：Creat symbolic link 这里根据个人选择是否使用当前CUDA版
第三、四项默认即可，不用修改，然后回到首页，点击Install即可。cudnn和其他版本安装方式一样。
5、如果CUDA有其他补丁出来了，建议一起安装，安装方式同CUDA安装包相同：
sudo sh XXXX.run
至此，CUDA环境搭建完成。
致谢
感谢以上所有参考博客的作者，是你们的实践减少了后来者所走的弯路，感谢。
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