Ubuntu18.04安装NVIDIA驱动配置GPU版Pytorch

最新推荐文章于 2024-03-27 15:52:47 发布

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分类专栏：深度学习文章标签： Ubuntu NVIDIA驱动 CUDA Pytorch Tensorflow

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Ubuntu18.04 Install Pytorch

本文主要涉及安装GPU加速的Pytorch（Tensorflow同理），主要内容包括安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDDN和Pytroch。

安装NVIDA GPU显卡驱动

从官网下载最新驱动安装更为稳妥，方法如下：

查询显卡型号
官网下载适合自己显卡的驱动.run文件
卸载原有的NVIDIA驱动，sudo apt-get remove --purge nvidia* sudo apt-get autoremove
禁用nouveau驱动sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf，在末尾添加blacklist nouveau，然后执行sudo update-initramfs -u，执行lsmod | grep nouveau，如果没有屏幕输出，说明禁用nouveau成功。
进入Ctrl+Alt+F3进入命令行模式，关闭gdm服务sudo /etc/init.d/gdm3 stop，Ctrl+Alt+F3回到命令行可看到服务成功停止。
找到下载的驱动安装cd ，打开可执行权限sudo chmod +x ****.run，安装sudo ./***.run -no-opengl-files(务必加上此参数)
重启reboot

gcc、/g++降级

Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，网上的教程中安装CUDA9.0需要降级到4.8，这里我们安装CUDA10，不用再降级。

安装CUDA10

官网下载linux, x86_64, Ubuntu, 16.04(或17.04)的runfile
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
安装
Run sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
按空格读完声明
在安装过程中会询问是否安装显卡驱动Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39?，我们已经安装所以选择no，其他选择默认或者yes即可。
安装完成后可能会有警告，提示samplees缺少必要的包：
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libX11.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Missing recommended library: libGL.so
暂时忽略，没有影响。
配置环境变量
gedit ~/.bashrc
添加
#add cuda
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin: $PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$ LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
验证
nvcc -V
编译sample验证
cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/0_Simple/vectorAdd
make
./vectorAdd
编译成功说明安装完成。

安装cuDNN

官网注册https://developer.nvidia.com/cudnn
下载cuDNN v5.1 Library for Linux
解压tar -zxf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.1.5.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*