【Ubuntu入门系列】【2】Ubuntu18.04更新国内源+显卡驱动/CUDA10.2/CUDNN安装与卸载

【Ubuntu入门系列】
【1】Ubuntu18.04双系统安装与卸载

一、Ubuntu更改国内更新源

1.备份初始更新源

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup

2.打开更新源文件

vi /etc/apt/sources.list

3.删除全部内容，将以下内容复制到文件中

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

4.保存并退出

5.更新

sudo apt-get update 
sudo apt-get upgrade

二、Ubuntu18.04显卡驱动的安装与卸载

1.禁用nouveau驱动

（1）按Ctrl+Alt+W呼出命令行，运行以下代码

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

（2）打开文本文件后，在文本文件最后添加两行代码：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

（3）添加完后保存（Ctrl+s)，回到命令行执行：

sudo update-initramfs -u

（4）重启电脑后打开命令行执行：

lsmod | grep nouveau

如果没有信息输出，那么禁用nouveau驱动成功

2.英伟达官网手动搜索适合的驱动

（1）进入英伟达官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
（2）选择你的硬软件信息，搜索驱动程序。比如我是Ubuntu18.04系统、显卡是RTX 2060，选择好后开始搜索。

（3）点击“开始搜索”后，页面下方会显示“驱动程序搜索结果”，选择第一个驱动版本为450.57的驱动，获取下载。

（4）在这里我把我下载好的显卡驱动分享给大家：
链接：https://pan.baidu.com/s/1EL9U6w5zlSh8lUegPcFyDQ 提取码：jvq4

3.卸载自带驱动

把下载好的显卡驱动放到Ubuntu的目录里，然后选择卸载原有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

4.安装显卡驱动

！！注意！请用其他电脑或手机打开本界面！！因为马上将禁用Ubuntu图形界面来安装驱动！！！
（1）禁用图形界面

sudo service lightdm stop

（2）按“Ctrl+Alt+F1”进入命令行，输入用户名和密码登录
（3）进入我们下载的驱动文件所在文件夹，如果默认下载应该在“下载”文件夹中，可执行：

cd ～/download/

（4）执行安装命令：

#有些文件名不用自己手打，打出前几个字按Tab就能补全
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

（5）进入安装界面，全部按照默认选项进行按照，全程按Enter即可
（6）按照完成后，挂载驱动、查看是否按照成功

modprobe nvidia
nvidia-smi

此时如果屏幕输出显卡信息，则说明安装成功。
（7）恢复图形界面、重启

sudo service lightdm start#恢复图形界面
reboot#重启

三.CUDA10.2的安装

1.下载适合的CUDA版本

（1）根据自己的显卡情况，选择合适的CUDA版本下载，如果不清楚应该按照什么版本的CUDA，可自己上网搜索。
（2）进入CUDA下载网站：https://developer.nvidia.com/cuda-zone，进入下载界面

根据自己的情况，进行选择：

我选择的版本是CUDA10.2：cuda_10.2.89_440.33.01_linux，按照网站的提示在命令行输入下载命令：

#下载命令
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.runsudo 
#下载完成后执行解压命令
sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

这里我也直接分享我下载好的CUDA10.2：
链接：https://pan.baidu.com/s/1KZy49Kg9cw7EHCB3kthObg 提取码：p2we

2.安装适合的CUDA版本

（1）解压完成后，进入文件所在位置，赋予执行权限

chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

（2）安装CUDA驱动

./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

（3）选择安装内容，此时在Driver这一行按空格键取消[X]，然后按**“↓”**选择install，回车键安装

（4）环境配置，打开.bashrc文件：

sudo gedit ~/.bashrc

将以下三句话加入到文件中：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:/usr/local/cuda-10.2/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH

刷新：

source ~/.bashrc

检查是否安装成功：

nvcc --version

如果输出CUDA的版本信息，即为安装成功

3.CUDNN的安装

1.下载适合的CUDNN版本

（1）进入下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，选择和自己CUDA版本对应的CUDNN，我CUDA10.2对应的CUDNN是8.0.1
（2）选择CUDNN8.0.1的第一个版本下载

（3）下载完成进行解压：

cp cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.1.13.solitairetheme8 cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.1.13.tgz
sudo tar -zxvf ./cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.1.13.tgz

（4）执行：

sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn* 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

（5）安装完成，查看CUDNN版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h 

4.CUDA和CUDNN的卸载

（1）使用CUDA自带的卸载脚本进行卸载：

sudo /usr/local/cuda-10.2/bin/uninstall_cuda_10.2.pl

（2）删除usr/local/文件夹内的cuda-10.2文件夹
（3）删除安装CUDNN时建立的CUDA文件夹

参考资料：
https://www.cnblogs.com/XingzhiDai/p/11736284.html
https://blog.youkuaiyun.com/zhuiqiuzhuoyue583/article/details/107356088
https://blog.youkuaiyun.com/qq_33200967/article/details/80689543#CUDA_76