ubuntu18.04安装cuda8.0的方法及遇到的问题和解决办法

一、下载并安装cuda8.0¹
1.下载

说明：
①Architecture：大多是x86_64，可以通过uname命令进行确定

②Version : 没有18.04，选16.04也行
③Installer Type : 一定要选runfile
④下图2个都得下载

⑤得到如下2个RUN文件

2.安装²
(1)首先,安装依赖

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

(2)然后按如下操作(不这样做，安装会失败)

bash ./cuda*.run --tar mxvf
sudo cp InstallUtils.pm /usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base
export $PERL5LIB

说明 : .表示当前目录，所以要cd到上述2个RUN文件(即cuda*.run)的文件夹中

(3)安装cuda8.0
①输入命令

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override

②安装过程

#...一堆协议说明...
#直接**按q退出**协议说明.
accept/decline/quit: accept #接受协议

说明：图来自参考文章。

(4)配置cuda相关环境变量
①输入命令

vim ~/.bashrc

②在文件结尾处添加

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

③使更改生效，输入命令

source ~/.bashrc

(5)安装cudnn 5.1(见下文二、2.)

二、遇到的问题和解决办法
1.Error : libcublas.so.8.0 cannot open shared object file no such file or directory

(1)问题描述
以为cuda已经安装好了，运行“Python train.py”遇到上述Error

(2)解决办法
①输入命令

sudo vim /etc/profile

②在profile文件中添加cuda8.0的安装路径及相应的库文件

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

③使配置文件生效

source /etc/profile

说明：中途还遇到了一个问题，但没有记录下来…所以小伙伴如果遇到了新问题，请评论留言。

2.Error : libcudnn.so.5:cannot open sharedobject file: No such file or directory

(1)产生原因 : 没有安装cudnn 5.1
(2)解决办法 : 安装cudnn5.1
①下载(需要注册为NVIDIA用户才能下载)



②解压solitairetheme8文件
将文件重命名(mv命令), 以.tgz作为后缀, 然后使用tar -zxvf file.tgz命令解压

③配置(解压得到cuda文件夹)

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*

3.ImportError: cannot import name ‘weakref’

(1)问题描述
解决了一堆问题后…运行“Python train.py”遇到上述Error

(2)解决办法(从github获取)

cd /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/util/

github上是site-packages，但我那个文件夹为空。

sudo vim tf_should_use.py

三、扩展阅读
1.Linux中的drwx-权限描述符

四、参考文章

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1. ubuntu18.04 安装多版本cuda ，原来版本为9.0，在新增8.0 ↩︎

2. 在ubuntu上安装多个版本的CUDA，并且可以随时切换 ↩︎