GTX2070安装驱动、cuda、cudnn

最新推荐文章于 2024-08-13 03:09:49 发布

原创最新推荐文章于 2024-08-13 03:09:49 发布 · 6.9k 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

环境安装同时被 2 个专栏收录

14 篇文章

订阅专栏

tensorflow

4 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装CUDA、cuDNN以及匹配的NVIDIA驱动的步骤，包括解决版本冲突和环境配置问题，适用于深度学习环境搭建。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

卸载cuda驱动：

方法1：在命令行中输入

sudo apt-get remove cuda*

sudo apt-get remove --purge cuda*

sudo apt-get update

然后在目录切换到/usr/local/下

cd /usr/local/

sudo rm -r cuda*

方法2：

sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda-8.0.pl

卸载NVIDIA driver：
方法1：

sudo apt-get install autoremove --purge nvidia*

方法2：

sudo /usr/bin/nvidia-uninstall

共分三步：~~安装驱动~~，安装cuda，安装cudnn

一、安装驱动

二中会自动安装driver，装完后版本：

| NVIDIA-SMI 440.33.01 Driver Version: 440.33.01 CUDA Version: 10.2 |

~~参考：https://caltong.com/158~~

~~注意：最新的tensorflow1.13.1只能匹配10.0的cuda和对应的cudnn，不能匹配10.1的cuda及cudnn。故只能安装415版本的驱动，对应10.0的cuda，430不行。~~

sudo apt-get install nvidia-driver-415

~~安装完成记得重启，否则输入nvidia-smi时报错：~~

~~NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.~~

二、安装cuda

参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40859436/article/details/83152249 的cuda和cudnn部分

cuda各版本地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

下载的安装包名为cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb（已保存）

使用如下四条指令安装cuda（见官网安装包下面的安装指导上的命令）

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub （此处<version>要用相应的版本号替代）

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda
但是我在输入第一行指令的时候，就提示错误提示我先运行第二条指令，所以指令的顺序就变成了（pub结尾的这个不知道记得对不对，总之直接把提示的指令输入终端就没错啦）

sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/7fa2af80.pub （此处与参考网址略有不同，按terminal提示来）

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

注意：安装cuda涉及一个系统内核版本问题，虽然这次很顺利

官方说明中有版本匹配：

https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.2/Prod/docs/sidebar/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf

查看系统内核版本：uname -r

为5.3.0-42-generic，比它大很多，但是也没出问题，如果出问题了可能涉及降内核版本的问题

三、安装cudnn

参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40859436/article/details/83152249

由于已经注册，微信扫码、邮箱登录cudnn官网

选对应cuda10.2的版本，下图中第一个cuDNN Library for Linux

下载的安装包名：cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz（已保存）

下载完解压文件，运行以下指令把解压后相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可（要cd到含cudnn文件的目录下）

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*

注：因为只是cudnn安装方式是将库文件放置再cuda目录下，所以版本万一不对也不要慌，可以重新删除再安装新的版本。

接下来编辑一个path环境变量文档：

sudo gedit ~/.bashrc

将cuda的环境变量加到打开的文件最后

export LD_LIBRARY_PATH=”$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64”
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"

完成后重启，否则nvidia-smi提示版本不匹配

~~这时Driver Version自己改成410了~~

四、安装gpu版tensorflow

参考安装tensorflow：https://mp.youkuaiyun.com/postedit/88959567

sudo pip3 install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple

然后导入tensorflow，报”不是符号连接"的错误：

导入tensorflow成功：

安装版本不匹配时需要卸载cuda重新安装，本人卸载时卸不干净，二次安装总报错，所以重装系统再装。

马上可以跑个程序验证一下子了，开心2019.05.13