(环境搭建四) ubunut安装gpu版本pytorch: (Ubuntu16.04 RTX2080ti: 安装NVIDIA驱动+cuda10.0+cudnn7.4)

背景介绍：新机器2080ti的显卡，安装gpu版本pytorch
(后来又装了一台2张3080ti的机器)
本文参考：
1 Ubuntu16.04 RTX2080 安装NVIDIA驱动+cuda10.0+cudnn7.3.1
https://blog.csdn.net/qq_39418067/article/details/87978848  
2 Ubuntu16.04安装NVIDIA驱动、实现GPU加速
Ubuntu16.04安装NVIDIA驱动、实现GPU加速_zhang970187013的博客-CSDN博客

1 安装anaconda

1 上官网下载anaconda

这是官网地址：

Anaconda | Individual Edition

 

https://www.anaconda.com/products/individual

https://www.anaconda.com/distribution/#download-section选择3.7的python  ps：有线下载也是比较慢，等着吧
一定要安装anaconda这个可以分开不同的环境，
让不同版本gpu或者cpu的tensorflow, pytorch共存。
conda管理环境很方便：Conda常用命令整理---创建环境----conda create --name your_env_name python=3.7_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客_conda create

2 安装Anaconda

这个比windows简单，一条命令。

首先切换到anaconda安装包的路径，在该路径下执行指令：

sh Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh   #后边的文件名称是你的安装包的名称

PS：再此之后需要按enter或者yes等按键，需要重新开启终端，否则会如图：

重新开启终端，正常,已经是python3.7了

2 安装nvidia显卡驱动-失败篇

(这步我没有安装成功，装cuda的时候会带有这个驱动，可以先跳过安装nvidia这步骤，但是我比较一根筋，看了另外一个安装显卡驱动的教程成功了，
请看 3再次安装nvidia显卡驱动-成功篇)

1 查看自己电脑显卡型号：RTX2080Ti

2 nvida官网下载对应自己显卡的驱动： 官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA
   查找：

3 首先查看自己电脑自己电脑支持的驱动版本：

sudo apt-cache search nvidia*

NVIDIA驱动官方地址 官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA

我选择了最新的

3 安装显卡驱动
1 进入下载的.run文件所在位置打开终端
$ sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run 但是报错了

ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before  For further details, please see the section INSTALLING  THE NVIDIA DRIVER in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.错误:您似乎在运行X服务器;请退出X之前，为进一步的细节，请参阅安装NVIDIA驱动程序的自述部分在Linux驱动程序下载页面www.nvidia.com。

3 $ nvidia-smi 查看gpu情况 我好像没能安装好.run文件

4 验证是否安装好显卡

$ glxinfo|grep rendering

Yes表示安装好了,
运行后发现没安装mesa-utils,

$ sudo apt mesa-utils

安装了mesa-utils再输入：

$ glxinfo|grep rendering

3 再次安装nvidia显卡驱动-成功篇

我总结了下前面安装失败的可能原因：
1 可能原因一：安装的驱动版本太新
我下载了两个版本的驱动
NVIDIA-Linux-x86_64-430.50.run 和 NVIDIA-Linux-x86_64-410.93
我是在安装410的时候成功的
下面是当时的可选驱动：(此图是后来补充的，当时我最初下载时，是有410版本的)

2 可能原因二：ubuntu 是UEFI模式启动的，但是在BIOS中却打开了Security Boot选项
（此法是在一片博客上面看到的，非常有可能是这个问题，博客=>
Ubuntu16.04 安装NVIDIA英伟达驱动教程 及常见几种报错Error的解决方案_ZeroZone零域的博客-CSDN博客）
就是安装完仍不能nvidia-smi，解决办法是去boot里将secureboot 设置成disable，这步操作完nvidia-smi就有结果了
正确的做法是禁用该项,如图：


开机时候按f1进入此界面，中“安全引导”，也就是英文“Security Boot”这里被我关闭(disable)了(圆点在左边)
如果不使用此法，会在下面的 步骤8：一直选择它默认的那个选项就好 中
这部分遇到让你输入private key 的问题，我并不知道要输入什么，尝试了密码也不行，只能强制关机，
但是禁用Security Boot选项会让安装过程非常简单

0 事前准备：f1进入bios,将“Security Boot”这里关闭(disable) 按照上面原因二去做

0 查看自己电脑显卡型号：RTX2080Ti
首先查看自己电脑自己电脑支持的驱动版本：

sudo apt-cache search nvidia*

nvida官网下载对应自己2080ti显卡的驱动： 官方 GeForce 驱动程序 | NVIDIA
   查找：

我感觉这步骤没有任何参考意义，因为显示的驱动在下面可选驱动里面并没有，可选的都是410以上版本
NVIDIA驱动官方地址 https://www.geforce.cn/drivers对应2080ti显卡可选驱动(此图是后来补充的，当时我最初下载时，是有410版本的，结论：尽量下载老版本)

1 删除原有驱动（可选）：$ sudo apt-get remove --purge nvidia*
我在删除的时候就提示我没有原有的驱动。
2 禁用nouveau，安装NVIDIA需要把系统自带的驱动禁用
打开文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文本最后添加以下内容：

blacklist nouveau
option nouveau modeset=0

然后保存退出
重新生成内核initramfs：
执行：sudo update-initramfs -u
3 重启，命令行输入：lsmod | grep nouveau
没有任何输出的话就代表禁用成功。
4 安装NVIDIA驱动程序（ps:准备另一台电脑，用来看教程或者是查找需要输入的命令）
禁用图形界面服务：sudo service lightdm stop
5 进入非图形界面： 按Ctrl+Alt+F1进入命令行，输入用户名密码登录（通过Ctrl+Alt+F7可返回界面）
6 给文件赋予执行权限
下载的是.run文件，首先给文件赋予执行权限，首先cd到下载目录：（重要的事情说三遍：注意参数、注意参数、注意参数）
打开所在的文件夹：cd ～/download/ 或者 放在home文件夹下
(这里应该写你当时把.run文件下载到的文件夹的路径，一般默认是下载文件夹.)
(如果你在这里出现错误，比如找不到文件，或者路径是中文的，可以尝试把.run文件移动到一个home下，这样可以直接打：cd /home/你的用户名/ 这样就可以打开了。)
赋予执行权限输入,选择比较老的版本410：sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410_93.run
(敲自己下载的文件名字, 这是不会有什么输出。)
我下载了两个版本的nvidia驱动，430和410
尽量使用旧的版本吧，430我怎么也没办法成功安装，最终用410安装成功了
7 接着安装：sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run –no-opengl-files
说明：
no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装opengl文件。这个参数最重要
–no-x-check 安装驱动时不检查X服务
–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
后面两个参数可不加。
8 接着就是一直选择它默认的那个选项就好。
9 挂载驱动： modprobe nvidia
10 查看是否已经安装好了：nvidia-smi
此时我在非图形界面(也就是在ctrl+alt+f1状态下）
输入可以看到nvidia-smi的界面，但是当时不能截图
下图是在reboot重启之后在终端里面再次输入得到。

11 重启 $ reboot
12 在终端输入 nvidia-smi
（但是此时还是有一些小问题，
第一次不知道是输入打错了，还是真的有问题，此界面没能出现，
在我就要放弃的时候，我再次打开终端输入，显示下面界面，表示驱动安装成功）

成功安装之后可以开心的进入下面的环节～
13 打开图形界面
可以打开图形界面了：
$ sudo service lightdm start
后面的安装直接在终端即可。

4 下载安装cuda文件-.run文件失败篇

(这步我没有安装成功，下载的10.1版本安装不成功,可以直接跳过，请看:
5 再次下载安装cuda文件-.deg成功篇)

1 cuda下载网址：
Accelerated Computing Tools | Developer
我下载10.1安装失败
下载10.0
找到老版本还挺费劲
下拉找到 documentation

点击右上角older版本

选择10.0版本

2 选择下载
10.0版本

下面是10.1版本

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

3 在终端运行第一条指令：第二条等会再运行
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
4 下载得到.run文件
cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

5 改变第二条指令如下：
 

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --tmpdir=/home/nk/CUDA/

$ sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --tmpdir=/home/nk/CUDA/
CUDA是自己建立的文件夹，把CUDA安在这个位置

这里加 --tmpdir 主要是直接运行后，会提示空间不足的问题, 后面应该填自己下载之后文件所在的路径，
我直接放在了home下, 这时会出现很长的声明，一直按enter键，把声明读完，然后就可以进行选择了。
如下图：
6 新版本10.1的cuda如下图选择：
注意这里第一个不安装NVIDIA Driver, 选择X
上下键，换选项，按回车选择，

6 老版本的cuda如下图选择：
注意这里第一个不安装NVIDIA Driver, 选择no

因为我是独立安装的NVIDIA 程序，所以进行上面的选择，安装完成后会出现个提醒，这是因为我在安装CUDA的时候没有选择安装驱动，提示需要安装驱动，忽略就行。

5 再次下载安装cuda文件-.deb成功篇

PS: 同学说cuda里面带有显卡的驱动，可以不用进行上面3、4的步骤
因为我已经安装过显卡驱动了，就这样继续往下

因为下载10.0版本的.run文件总是失败

1 从同学那里拷贝了.deb文件，自己下载也行(他用这个方法成功安装)

官网提供的安装四条指令如下：

Installation Instructions:

`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb` `sudo apt-key add /var/cuda-repo-/7fa2af80.pub` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda`

2 输入第一条指令
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
报错如下：

按照上图上图终端提示输入指令：
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub
再次输入第一条指令：
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb

3 输入第二条指令 sudo apt-key add /var/cuda-repo-/7fa2af80.pub (version对应修改如下：)
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48//7fa2af80.pub
可以用tab进行补充～
4 输入第三条指令
$ sudo apt-get update

5 输入第四条指令
$ sudo apt-get install cuda

6 重启 $ reboot

7 加入环境路径:
打开.bashrc 文件：$ sudo gedit ~/.bashrc
打开文件后将下面两句话加入进去：

export LD_LIBRARY_PATH=$LDLIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0

ps: 对应不同版本，上面cuda-xxx写相应版本， 对应路径下有这些文件，可以看一下验证～
   

8 保存 关闭，命令行输入，激活：$ source ~/.bashrc  
PS：是“/.”   /在前

但是会遇到如下问题： 1 设置数据失败  2找不到文件
此博客说下述警告没有影响： https://blog.csdn.net/sandalphon4869/article/details/100765858
PS：$ source ~/.bashrc   
是“/.”       
/ 在前输入正确，就不会有下图的找不到文件

9 验证是否安装好
$ nvcc --version  输出CUDA的版本信息
下图表示成功～

a. 在source ~/.bashrc正确的情况下，会如下

b. 在source ~./bashrc不正确的情况下，会如下

根据终端提示进行： $ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
过程比较慢，稍等，超级慢...

6 安装cudnn文件
(这个要比win下简单太多)

1.官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
进入时需要登录，没有账户的话就注册一个(可以qq登录)，进入即可。选择和自己cuda适配的版本
2 下载&安装
是一个压缩包.tgz格式，我下载完之后电脑自动跳出来提取，是一个cuda文件夹
这个是cuDNN 7.6.4 来适配 CUDA 10.0

我参考的博主版本是7.5，如下图
这与当前更新的情况有关，也不一定非得是老版本，老版本是真的不好找到

(但是，我拷贝了同学的cuDNN7.4.2.24,因为他的显卡是2080所以我觉得这个版本万无一失，其实是懒得下载了～)

3 提取cuDNN 7.4.2.24 
$ tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz

解压后如下：

4 右击cuda文件夹，选择在终端打开
然后输入

$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ sudo cp 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*

5 查看cudnn版本
$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
看到下图，说明安装成功～

7 pip安装pytorch-成功篇

1 登录官网https://pytorch.org/

2 选择对应版本

cuda这块有3个选项 9.2, 10.1, None
ps:
注意我自己的cuda是10.0， 这里选择10.1,我猜想是10.x的版本都能是这个选项,None表示是cpu版本，
因为指令：
这里要写pip替换pip3不然会出现下面的错误

pip3 install torch torchvision

明明已经安装成功了，但是import不了

3 验证是否安装成功
在python
import torch

但是发现不行
4 我更换了指令
$ pip install torch torchvision
(默认会装最新的torch,这次我的是pytorch1.3.1)
(建议控制版本pip install torch==1.0 torchvision)
特别注意这里是pip不是pip3就成功了，我参考了我的另外一篇博客

https://blog.csdn.net/zjc910997316/article/details/101234706当时我是在macbook上面安装的cpu版本的pytorch就与到了这个问题，

成功的结果

5 遇到问题:nvida cuda 版本太老,
这个问题也可以理解自己的pytorch太新 1.3.0
这是因为安装指令是 pip install torch torchvision
解决办法：装pytorch1.0
pip install torch==1.0 torchvision
  The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10000)可能的原因_昌山小屋的博客-CSDN博客

AssertionError:

您系统上的NVIDIA驱动程序太旧了(发现版本10000)。

请更新你的GPU驱动程序下载和安装一个新的

来自URL的版本:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx

或者，到https://pytorch.org安装

用您的版本编译的PyTorch版本

CUDA的司机。

AssertionError:
The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10000).
Please update your GPU driver by downloading and installing a new
version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
Alternatively, go to: https://pytorch.org to install
a PyTorch version that has been compiled with your version
of the CUDA driver.

8 conda安装pytorch-失败篇

请看 7 pip安装pytorch-成功篇

1 登录官网https://pytorch.org/

2 选择对应版本

得到如下指令：$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

3 更换源
Ubuntu 16.04 安装gpu版本的pytorch_一只蛋糕糕的博客-CSDN博客
 

conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/free/
conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/main

conda config --set show_channel_urls yes

4 改为: $ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch
但是下载到一半就失败了，可能是conda的源不好用

 

9 查看cuda cudnn版本

1 查看cuda cudnn版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

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

2.安装好anaconda

3.配置anaconda的环境变量（如果输入conda提示：未找到命令，则需要这一步，配置环境变量）

4.更换源 ps:未验证是否有用

conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/free/
conda config --add channels https://repo.continuum.io/pkgs/main

conda config --set show_channel_urls yes

5.创建conda环境

conda create -n pytorch（环境名）python=3.5

6.进入创建好的环境

conda activate pytorch（环境名）

7.安装cuda对应版本的torch

conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch