深度学习环境搭建(ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件)

时间:2021-10-07 22:46:11

一、硬件环境

ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统

NVIDIA TiTan XP 显卡(12G)

 

二、软件环境

搜狗输入法 下载地址

显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址

CUDA:Cuda9.0  下载地址

CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址

Anaconda:Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64 下载地址

Pycharm:下载地址

SubLime:下载地址

 

三、ubuntu系统安装

制作ubuntu系统盘和安装ubuntu16.04见另一篇博文。

 

四、安装搜狗输入法

下载地址:

搜狗输入法

安装:

安装搜狗出入法比较简单,详见 https://www.cnblogs.com/zhangfengfly/p/6867844.html

如果在安装过程中出现没有fcitx这个选项,可以通过键入"sudo apt-get install fcitx-bin"命令安装fcitx

 

五、安装显卡驱动

 安装显卡驱动有两种方式,第一种用ubuntu自带的软件工具进行安装,第二种用命令行进行安装。

1. 用软件工具安装显卡驱动

用软件工具安装显卡驱动只能安装系统指定版本的显卡驱动,其版本比较低,有时候无法满足后续CUDA的要求,(比如CUDA9.0要求驱动最低版本为384.77)

深度学习环境搭建(ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件)

2. 用命令行安装显卡驱动

  (1)查询显卡驱动版本:这个步骤可以省略,虽然最好使用查询到的驱动版本,但是查到的驱动版本一般都较低。

  sudo apt-cache search nvidia*

  深度学习环境搭建(ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件)

    可以看到推荐的显卡驱动版本是 384.130。

  (2)下载驱动:

    可以从下载地址下载指定显卡的最高版本的驱动程序,也可以从下载地址中查询指定版本显卡的全部版本的驱动程序。(我下载的显卡驱动版本是 418.56)

  (3)安装:卸载原有驱动

  sudo apt-get purge nvidia* 

  (4)安装:安装依赖

  sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms

  (5)安装:禁用nouveau

    新建blanklist-nouveau.conf文件:    

  sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 

    在文件里写入:    

  blacklist nouveau
  blacklist lbm-nouveau
  options nouveau modeset=0
  alias nouveau off
  alias lbm-nouveau off

    保存并退出,执行:

  sudo update-initramfs -u 

    重启后检查nouveau是否禁用成功(如果输入命令之后没有输出则禁用成功):

  lsmod | grep nouveau 

  (6)安装:获取kernel source(important

    查询uname:

  uname -r 

    接下来执行(将x.x.x-x-generic替换为上一步查询到的内容):

  apt-get install linux-source
  apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic

  (7)安装:禁用X服务

  sudo /etc/init.d/lightdm stop

    这时候图形界面会被关闭,同时按下Crtl+Alt+F1进入命令行界面,输入用户名和密码进入终端、

  (8)安装:安装驱动

    给驱动赋予执行权限:

  sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-***.run

    运行(注意参数):

  sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-***.run --no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check

    参数解释:

      • –no-opengl-files 只安装驱动文件,不安装OpenGL文件,
      • –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。

    安装过程中的一些选项:

  >The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
  >Yes

  >Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?
  >No

  >Nvidia's 32-bit compatibility libraries?
  >No

  >Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up?
  >Yes

  (9)安装:检查安装是否成功

    开启图形界面:

  sudo /etc/init.d/lightdm start

    键入:

  nvidia-smi

    得到输出:

  深度学习环境搭建(ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件)

 参考博客:参考1参考2参考3

 

六、安装CUDA

  (1)下载CUDA

    目前已经出了CUDA10.0,不过不建议使用CUDA10.0,越新越不稳定,因此我这里选择了CUDA9.0。

    CUDA8.0下载地址;CUDA9.0下载地址;CUDA10.0下载地址;CUDA历史发行版本下载地址

  (2)安装CUDA

    给CUDA赋予执行权限:

  chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

    安装:

  sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

    安装过程中的一些选项:

  >Do you accept the previously read EULA?
  >accept/decline/quit: accept
 
  >Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
  >(y)es/(n)o/(q)uit: n
 
  >Install the CUDA 9.0 Toolkit?
  >(y)es/(n)o/(q)uit: y
 
  >Enter Toolkit Location
  > [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:
 
  >Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
  >(y)es/(n)o/(q)uit: n
 
  >Install the CUDA 9.0 Samples?
  >(y)es/(n)o/(q)uit: n

    添加环境变量:

  sudo gedit ~/.bashrc
  export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH"
  export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

  (3)检查CUDA是否安装成功:(若最后显示Result = PASS,表明cuda查询显卡信息成功。)

  cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
  sudo make
  ./deviceQuery

  ps:如果安装过程中出现找不到某库的错误,百度这个错误安装相应的库即可。

参考博客:参考1

  

七、安装CUDNN

  (1)下载cudnn:

    cudnn的下载需要注册登录NVIDIA的账号,我下载的是cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址

  (2)安装:

  tar -zxvf cudnn-****.tgz   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* 

 

八、安装其他软件

  (1)安装Anaconda

    清华镜像Anaconda下载地址:下载地址

    安装:

  chmod +x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
  ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

    注意可以更换下载源来加速安装其他库的速度,清华源地址

    anaconda创建虚拟环境:

  conda create -n env_name python=3.6

    激活虚拟环境:

  source activate env_name

    在虚拟环境中安装库可以不影响主环境,方便使用。

  (2)安装Pycharm

      下载地址

    解压缩后,进入bin目录下用命令 sh pycharm.sh & 即可启动。

  (3)安装Sublime

      下载地址

    解压缩后,运行sublime.exe即可运行。

参考博客:参考1

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 出处:https://www.cnblogs.com/shyern/