Ubunt16.04快速安装 Cuda8.0 + Cudnn5.1 (Cuda9.0 + Cudnn7.1 )

最新推荐文章于 2025-02-24 00:13:57 发布

jeremyyl

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分类专栏： Ubuntu 文章标签： tensorflow cuda cudnn ubuntu anaconda

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yjt1325/article/details/79657694

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本文详细介绍了如何在Ubuntu 16.04上快速安装CUDA 8.0和CUDNN 5.1，以及通过Anaconda创建环境并安装TensorFlow-GPU。首先，禁用Nouveau显卡驱动，然后通过DEB包安装CUDA，接着安装CUDNN，并将相关路径添加到环境变量。最后，在Anaconda环境中安装TensorFlow-PGU并验证安装成功。

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最近想在老笔记本电脑烂船（神舟，调侃一下~）上面安装深度学习的环境，包括conda、gpu版本的tensorflow和keras等，然后在看了许多网上的教程，感觉很复杂，引用大司马一句话来说就是：”别给我整这花里胡哨的东西“。因为印象中装这个东西似乎挺快的，出于快速安装然后跑程序的目的，自己按之前的记忆进行了安装，参考了这位博主的文章http://blog.youkuaiyun.com/ZWX2445205419/article/details/69429518，下面总结一下。

本文使用deb包安装cuda， Cuda8.0 + Cudnn5.1 和Cuda9.0 + Cudnn7.1 安装过程相同，此处以Cuda8.0 + Cudnn5.1为例。所有相关的安装包都给出链接地址。

一、系统环境说明

软件	版本
Ubuntu系统	16.04
python	python3.6
Cuda	cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
Cudnn	cudnn-8.0-linux-x64-v5.1
tensorflow	tensorflow-gpu-1.2.0

二、前期准备

2.1 python环境管理安装Ananconda

1、下载安装文件

出于快捷的原因，安装了miniconda，版本是2.7的，清华源下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

百度云盘的链接地址：https://pan.baidu.com/s/1XpCUoJABcx0x88vuayT9OQ

2、安装minconda

进入下载好文件的目录下，如我的在~/Download

输入命令行

sudo bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh

回车安装完成

3 创建新的python环境

conda create -n tf python=3.6

并切换到新的环境

source activate tf

其他常用的conda命令参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/22678445

2.2 禁用Ubuntu的nouveau显卡驱动

1、查看Noueau驱动是否被加载（一般都会被加载），命令行中输入：

lsmod | grep nouveau

如果输出信息则被加载了

2、创建文件 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

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

并写入：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后输入命令行:

sudo update-initramfs -u

3、查看本机Nvidia显卡信息

查看显卡驱动信息：

nvidia-smi

一般都已经安装好驱动。如果没有安装显卡，不用担心，直接可以在ubuntu系统设置中选择安装即可，如下

设置——>软件——>驱动然后选择一个驱动，应用更改即可

三、安装Cuda8.0+Cudnn5.1

3.1 安装Cuda

1、下载Cuda安装包，这里我选择的是deb安装包，相对安装简单

官网地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

百度云盘地址 https://pan.baidu.com/s/1jcRBY7DriOhoMmLZLPhBiw

2、安装

在下好安装包的目录中，输入命令行：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

回车，安装成功

3、在系统环境设置Cuda路径

在文件 ~/.bashrc 中追加以下内容：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

3.2 安装Cudnn

1、下载Cudnn5.1

官网下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey (需要注册才可下载)

百度云盘地址：https://pan.baidu.com/s/1mL6E0UZsWhd__vnCF3AJoQ

2、解压

进入下好文件的目录下，键入命令：

sudo tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

3、将Cudnn解压得到的文件分别拷贝到已经装好的Cuda中去

cd cuda/include 
sudo cp *.h /usr/local/cuda/include/  (注意这里是你自己的cuda的安装地址，复制*.h文件)

cd cuda/lib64 
sudo cp libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

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

四、安装tensorflow-pgu

进入之前anconda新建的pyhton环境

source activate tf

键入命令行：

pip install tensorflow-gpu==1.2

测试是否安装成功

在安装好tensorflow的python环境tf中，键入命令行

import tensorflow as tf

如无报错，安装成功