Ubuntu18.04安装cuda9.0，cudnn7.0.5，Anaconda3-5.2.0和TensorFlow-gpu1.8.0

最新推荐文章于 2022-06-24 09:27:07 发布

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本文详细记录了在Ubuntu18.04上安装CUDA9.0、CUDNN7.0.5、Anaconda3-5.2.0以及TensorFlow-GPU1.8.0的过程，包括显卡驱动、gcc降级、CUDA和cuDNN的安装与测试、Anaconda的安装与Python版本调整、远程访问Jupyter的配置等步骤。

1. 前言

2. 安装显卡驱动

3. 禁止第三方开源驱动

3.1 修改文本有三种方式，以修改软件环境为例

7.1 安装Anaconda3-5.2.0

1. 前言

本人新手，花费了不少时间搭建ubuntu18.04的深度学习环境，整理如下。

奉劝一句，不要追求高版本，另外老版本有更多帖子可参考去解决问题。

硬件条件：CPU: i5-8400; GPU: GTX1060 3G;

软件环境：Ubuntu18.04，自带Python版本是3.7

预装DL环境：cuda_9.0.176_384.81_linux.run；cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz；

Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh；tensorflow-gpu==1.8.0

2. 安装显卡驱动

先更新软件源

参考资料：https://blog.youkuaiyun.com/zxy131072/article/details/84259967

#查看更新源文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list

软件和更新——附加驱动——选择第一项——应用——自动识别安装

参考资料：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37407756/article/details/80769952

3. 禁止第三方开源驱动

打开终端，输入

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

在打开的文本最后添加

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

右上角保存后关闭，终端输入使其生效

sudo update-initramfs -u

重启电脑，终端输入

lsmod | grep nouveau  #如果屏幕没有输出则禁用nouveau成功

3.1 修改文本有三种方式，以修改软件环境为例

sudo gedit ~/.bashrc  #系统自带，适合新手，修改后直接右上角保存退出
sudo vi ~/.bashrc     #系统自带，建议升级vim，文件保存等常规操作和vim一样
sudo vim ~/.bashrc    #需要安装，按i或insert键修改文件，修改后保存退出：按esc键，同时按shift+;, 输入wq。

source ~/.bashrc      #使修改文件生效