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参考资料
- TensorFlow安装指南中的安装CUDA和cuDNN的方式是采用apt包管理器。TensorFlow安装指南-GPU支持
包管理器的安装方式也是NVIDIA官方的安装指南中所推荐的,存在的不足是cuDNN可能不是最新的,但安装卸载都极为方便,并且不需要配置ld的链接库路径。 - NVIDIA官方的CUDA10.0安装指南。CUDA10.0官方安装指南
对runfile以及deb等安装方式都进行了详细的说明以及安装前后的操作。 - NVIDIA官方的cuDNN安装指南。 cuDNN官方安装指南
详细说明了各个平台的tar file和deb等安装方式。
1. 下载本地安装包
1.1 下载CUDA安装包
在CUDA历史归档中选择CUDA10.0,根据平台选择Linux -> x86-64 -> Ubuntu -> 18.04 -> deb(local),将下面的 base isntaller 和 patch1 下载到用户目录,或者使用wget。
完成结果
$ ll
...cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
...cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-nvjpeg-update-1_1.0-1_amd64.deb
1.2 下载cuDNN安装包
因为cuDNN比较小,实际采用的是网络deb安装的方式,这里下载的deb只是用来添加仓库的。

该博客介绍了如何在Ubuntu18.04系统中通过APT安装CUDA10.0和cuDNN7.6.3。首先,从官方归档下载CUDA和cuDNN的安装包,接着添加本地和网络软件仓库,安装CUDA toolkit而不包含driver。然后,通过apt命令安装CUDA和cuDNN的特定版本。安装完成后,必须设置环境变量,推荐进行编译测试以确保安装成功。
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