机器学习踩坑之Ubuntu系统的CUDA安装

如何正确配置 `LD_LIBRARY_PATH` 以支持CUDA? 阅读详情

参考文章:https://blog.youkuaiyun.com/u012235003/article/details/54575758

准备工作

  • 去cuda官网下载安装文件
  • 进入文本行模式

安装CUDA

  • 关闭图形界面
sudo service lightdm stop
  • 运行cuda文件

首先给cuda可执行权限:

sudo chmod a+x filename
  • 运行cuda文件
sudo ./filename --no-opengl-libs
  • 安装过程的选项选择
    阅读声明,一直按D即可,然后accept
    选项install nvidia accelerated Graphics Driver,输入n,因为前文已经安装了nvidia驱动
    选项install the OpenGL libraries,如果双显卡(集显+独显)选择n,如果只有独显可以选择y,如果双显卡选择y的话,会出现黑屏或者循环登录的问题,如果加上上面的参数不会出现这个选
    后面的可以都选择yes,最后一个选项我们可以选择n,也就是不复制Sample,因为安装目录下有sample

  • 重启图形化界面

sudo service lightdm start
  • 环境配置
    安装完毕后,重启打开终端输入
export PATH="/usr/local/cuda-9.2/bin:$PATH" 
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

这两行命令是将cuda的bin文件和lib文件导出到系统环境中.
如果安装的版本不是一样的,更换路径中的cuda-9.2

检测安装是否成功

  • 检查路径
    ~/dev下是否存在多个以nvidia开头的文件,若无,安装错误,解决方案请参考下一篇文章

  • 检查CUDA Toolkit是否安装成功
    终端输入:

    nvcc -V
    

    会输出CUDA的版本信息

  • 编译samples例子
    进入到Samples安装目录,然后再该目录下终端输入make,等待十来分钟。

  • 编译完成后测试
    可以再Sample里面面找到bin/x86_64/linux/release/目录,并切换到该目录运行deviceQuery程序

    sudo ./deviceQuery
    

    查看输出结果,重点关注最后一行,Pass表示通过测试

    运行bandwidthTest程序

    sudo ./bandwidthTest
    

    查看输出结果,显示结果为PASS表示通过测试

  • 如果完成上述步骤表示CUDA安装成功

Ubuntu16.04安装cuda+cudnn+Tensorflow踩坑全过程 小菜鸟一枚,用了两天的时间才把环境装好,下面小小的记录一下这两天的踩坑过程。首先介绍几个名词(copy自雷神师兄的文章):(1)ubuntu16.04:大名鼎鼎的一个linux发行版,以桌面系统的强大得到广大用户青睐(特别是刚入门的小白用户),16.04表示2016.04发布的,该系统每年4月和10月发布两个版本,即04和10,年份为偶数的版本最稳定,比如12.04,14.04,16.04等就被广... 阅读详情

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