Ubuntu18.04显卡驱动及CUDA的卸载与安装详解

前言：

最近跑Pytorch代码时出现了问题，考虑卸载显卡驱动以及CUDA并重新安装来解决，在学习过程中，顺便记录学习过程。在供大家学习的同时，也在加强自己的记忆。

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卸载：

（1）显卡驱动：

第一种方法： 利用shell命令卸载

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

第二种方法：如果先前通过从NVIDIA官网下载来的run文件进行安装，则可以通过以下代码进行卸载：

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.93.run --uninstall

在命令行输入nvidia-smi如果没有反应或者显示找不到指令，则说明卸载成功。

（2）CUDA：

第一种方法： 利用shell命令卸载

sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*"

第二种方法：在CUDA安装路径的bin目录下通过以下代码进行卸载：

sudo /usr/local/cuda-10.2/bin/cuda-uninstaller

sudo rm -rf /usr/local/cuda-10.2/

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若是卸载再安装 一定要重新启动 启动完后桌面的应用图标会变大 不要担心 安装完显卡驱动后再重启会显示正常

安装：

（1）显卡驱动：

ubuntu-drivers devices //查询推荐的显卡驱动版本

第一种方法： 在Ubuntu的Software&Updates中找到Additional Drivers中选择合适的版本，点击Apply Changes进行安装。

第二种方法：从NVIDIA官网下载对应显卡驱动版本的run文件，通过以下命令进行安装。

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.run

第三种方法：在安装CUDA时会进入下载选择列表，不把显卡驱动的X去掉，将显卡驱动一同安装。

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（2）CUDA：

从NVIDIA官网下载对应CUDA安装文件，建议选择RUNFILE形式

sudo sh cuda_10.2.89_440.33_run

开始安装之后，需要阅读说明，可以使用Ctrl + C直接阅读完成，或者使用空格键慢慢阅读。然后进行配置，我这里说明一下：

1. （是否同意条款，必须同意才能继续安装） accept/decline/quit: accept
2. （这里不要安装驱动，因为已经安装最新的驱动了，否则可能会安装旧版本的显卡驱动，导致重复登录的情况） Install NVIDIA
   Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 440.33?
   (y)es/(n)o/(q)uit: n
3. Install the CUDA 10.2 Toolkit?（是否安装CUDA 10.2 ，这里必须要安装）
   (y)es/(n)o/(q)uit: y
4. Enter Toolkit Location（安装路径，使用默认，直接回车就行） [ default is
   /usr/local/cuda-10.2 ]:
5. Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?（同意创建软链接）
   (y)es/(n)o/(q)uit: y
6. Install the CUDA 10.2 Samples?（不用安装测试，本身就有了） (y)es/(n)o/(q)uit: n
7. Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.2 …（开始安装）

安装完成之后，配置环境变量

vim ~/.bashrc

文件的最后加上以下配置信息：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}

最后使用命令source ~/.bashrc使它生效。

source ~/.bashrc

可以通过nvcc -V查看安装的版本信息

nvcc -V

（3）CUDNN：

进入到CUDNN的下载官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，点击Download开始选择下载版本，当然在下载之前还有登录，我们选择cuDNN Library for Linux， 注意要对应CUDA版本。

cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 

然后对它进行解压，命令如下：

tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 

使用以下两条命令复制这些文件到CUDA目录下：

cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.2/lib64/
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.2/include/

拷贝完成之后，可以使用以下命令查看CUDNN的版本信息

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