ubuntu18.04安装CUDA10.1+cudnn

本文详细介绍了在Ubuntu系统中安装NVIDIA GPU驱动、CUDA及cuDNN的步骤,包括选择合适的驱动版本、配置国内镜像源、执行安装命令、设置环境变量等关键操作,确保深度学习环境的顺利搭建。

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虽然安装了好多次,但有时候仍然需要搜索一下教程,所以自己记录下安装过程,避免踩坑。

 

1.安装显卡驱动

采用最简单的方法,可以避免其他方法出现在登陆界面循环出不来,直接在software&updates->additional Drivers里面选择驱动版本更新(如果没有,需要将下载下载源换乘国内镜像,推荐清华 参考:https://blog.youkuaiyun.com/Justdoforever/article/details/90949841)然后Revert

然后打开终端

nvidia-smi

出现下面界面则成功

 

2.安装CUDA(CUDA各种版本)

下载后执行命令

sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run

后续如果有安装驱动的选项,选择不安装

安装完成后添加环境变量

sudo gedit /etc/bash.bashrc

复制下列内容

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin  
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64  
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

然后重新初始化执行该文件使之生效

source /etc/bash.bashrc
sudo ldconfig

重开终端,执行

nvcc -V

出现cuda版本即安装成功。

 

3.安装cudnn(下载地址

需要注册才能下载,选择与CUDA对应的cudnn版本 且选择cuDNN Library for Linux(是一个压缩包)

下载好后解压,解压后就是cuda文件夹,将对应文件复制到 cuda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*

--over

<think>好的,我现在需要帮用户解决在Ubuntu 18.04安装CUDA 10.1cuDNN 7.6.5的问题。首先,我得回忆一下自己之前处理类似安装过程的经验,或者查看提供的引用资料。用户提供的引用有几个,其中引用[1]、[2]、[4]提到了使用deb包安装CUDA 10.1,而引用[3]和[4]提到了.run文件的安装方式。这可能意味着有两种不同的安装方法,需要确认哪种更适合Ubuntu 18.04。 首先,用户的问题是关于Ubuntu 18.04的,所以需要确保步骤适用于该版本。根据引用[1],使用deb方式安装CUDA的步骤包括用dpkg安装本地deb包,添加密钥,更新apt,然后安装cuda。而引用[4]则提到了使用.run文件安装,需要先给文件添加执行权限,然后以sudo运行。这两种方法都有可能,但根据不同的情况可能有不同的步骤。 需要确定用户是否更倾向于使用deb包还是.run文件安装。通常,使用deb包可能更方便,因为它可以通过apt管理后续的更新,而.run文件可能需要手动处理依赖。但有时候,特定版本的CUDA可能需要.run文件,尤其是在有旧版本或其他依赖冲突的情况下。 接下来,安装cuDNN的部分,引用[2]和[4]指出需要下载对应的cuDNN 7.6.5版本,并按照步骤安装。通常,安装cuDNN需要将下载的文件解压后复制到CUDA安装目录,并设置正确的权限。 此外,用户提供的引用中有提到环境变量的配置,如PATH和LD_LIBRARY_PATH,这在安装完成后是必须的,否则系统可能无法找到CUDA的相关命令和库。 需要注意的是,安装CUDA前需要确认系统满足要求,比如正确的NVIDIA驱动已经安装,GCC版本是否兼容等。引用[3]提到安装GCC,但可能Ubuntu 18.04默认的GCC版本已经足够,但可能需要检查。 现在,我需要整理出清晰的步骤,可能分为几个部分:安装前的准备,安装CUDA 10.1安装cuDNN 7.6.5,配置环境变量,以及验证安装是否成功。 在安装前的准备中,需要确保系统有NVIDIA驱动,禁用nouveau驱动,可能还需要更新系统。引用[3]提到安装GCC,所以可能需要执行sudo apt-get install build-essential来安装构建工具。 对于CUDA安装,根据引用[1]和[4],有两种方法:使用deb包或者.run文件。需要分别说明这两种方法,但用户可能希望选择其中一种。可能推荐使用deb方式,因为引用[1]的步骤更详细,并且可能更符合Ubuntu的包管理习惯。但需要确认提供的deb包是否正确,用户是否已经下载了对应的文件。 安装cuDNN方面,用户需要从NVIDIA官网下载对应版本的cuDNN,可能需要注册账户。然后通过tar命令解压,并将文件复制到CUDA安装目录中,例如/usr/local/cuda-10.1/,并设置权限。 环境变量的配置部分,用户需要将CUDA的bin和lib64路径添加到.bashrc或.profile文件中,然后source使其生效。 最后,验证安装是否成功,可以通过检查nvcc版本,运行deviceQuery或bandwidthTest示例程序,以及检查cuDNN安装情况。 需要确保步骤中的命令正确无误,并且考虑到可能的错误点,例如依赖问题、权限问题,或者路径设置错误。同时,提醒用户注意版本匹配,特别是CUDAcuDNN的兼容性,以及NVIDIA驱动与CUDA版本的兼容性。 可能还需要注意,在安装CUDA时,安装程序可能会提示是否安装NVIDIA驱动,用户需要根据情况选择是否跳过,如果已经安装了正确版本的驱动的话。例如,在引用[4]的.run文件安装中,用户可能需要取消勾选驱动安装,如果已经安装了合适的驱动。 总结步骤: 1. 安装前准备:更新系统,安装依赖,禁用nouveau驱动,安装NVIDIA驱动。 2. 安装CUDA 10.1:使用deb包或.run文件。 3. 安装cuDNN 7.6.5:下载并复制文件到CUDA目录。 4. 配置环境变量。 5. 验证安装。 现在需要将这些步骤详细地写出来,并参考提供的引用资料中的具体命令,确保正确性。同时,生成相关问题,可能涉及安装过程中可能遇到的问题,不同安装方式的区别,验证方法,或者常见错误的解决。</think>### Ubuntu 18.04 安装 CUDA 10.1cuDNN 7.6.5 的步骤 #### 一、安装前准备 1. **更新系统与安装依赖** ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential # 安装GCC等编译工具[^3] ``` 2. **禁用 Nouveau 驱动** 在文件 `/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf` 中添加: ```bash blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ``` 更新并重启: ```bash sudo update-initramfs -u sudo reboot ``` 3. **安装 NVIDIA 驱动** 通过 `ubuntu-drivers devices` 查看推荐驱动版本,或从 NVIDIA 官网下载对应驱动手动安装。 --- #### 二、安装 CUDA 10.1 ##### 方法1:使用 `.deb` 包安装(推荐) 1. 下载 CUDA 10.1 的 `.deb` 文件(如 `cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb`)。 2. 执行以下命令: ```bash sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.243-418.87.00/7fa2af80.pub # 添加密钥[^1] sudo apt-get update sudo apt-get install cuda # 安装CUDA[^1] ``` ##### 方法2:使用 `.run` 文件安装 1. 下载 `.run` 文件(如 `cuda_10.1.105_418.39_linux.run`)。 2. 赋予执行权限并安装: ```bash chmod +x ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run # 运行安装程序[^4] ``` **注意**:安装时取消勾选 `Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver`(若已安装驱动)。 --- #### 三、安装 cuDNN 7.6.5 1. 从 [NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cudnn) 下载 **cuDNN 7.6.5 for CUDA 10.1**(需注册账号)。 2. 解压并复制文件到 CUDA 目录: ```bash tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn* # 设置权限[^2] ``` --- #### 四、配置环境变量 在 `~/.bashrc` 文件末尾添加: ```bash export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} # 配置库路径 ``` 生效配置: ```bash source ~/.bashrc ``` --- #### 五、验证安装 1. **检查 CUDA 版本**: ```bash nvcc --version # 应显示 CUDA 10.1 ``` 2. **运行测试程序**: ```bash cd /usr/local/cuda-10.1/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery # 输出 Result = PASS 表示成功 ``` 3. **验证 cuDNN**: 编译并运行 cuDNN 示例代码(需从官网下载示例程序)。 ---
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