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ubuntu16.04安装NIVIDIA显卡驱动，cuda8.0，cuDNN6.0以及基于Anaconda安装Tensorflow-GPU

分类: 文章 • 2023-11-15 09:34:28

一、安装NAVIDIA驱动

安装之前首先得下载NAVIDIA驱动，其中语言要选择Chinese

ubuntu16.04安装NIVIDIA显卡驱动，cuda8.0，cuDNN6.0以及基于Anaconda安装Tensorflow-GPU

下载好以后看一下，应该在Download哪里

1.打开终端，先删除旧的驱动 

sudo apt-get purge nvidia*

2.禁用自带的 nouveau nvidia驱动

创建一个文件通过命令 

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

并添加如下内容：

    

  1. 

    

    blacklist nouveau
    

    2. 

  2. 

    

     
    

    3. 

  3. 

    

    options nouveau modeset=0
    

    4.

再更新一下

sudo update-initramfs -u

修改后需要重启系统。

确认下Nouveau是已经被禁用

lsmod | grep nouveau

没有输出什么东西，说明已经成功关闭了

3.关闭X-window服务

重启系统至文本模式，也可先进入图形桌面再进入文本模式，再安装下载的驱动就无问题。首先我们需要结束x-window的服务，否则驱动将无法正常安装；关闭X-Window。

sudo service lightdm stop

然后切换到tty1控制台：使用Ctrl+Alt+F1即可。

4.安装 

    

  1. 

    

    cd Downloads/
    

    2. 

  2. 

    

    sudo ./NVIDIA.run
    

    3.

 

按照如下步骤安装

(1)Accept

(2)contiuned install

(3) Unable to find a suitable destination to install 32-bit compatibility libraries. Your system may not be set up for 32-bit compatibility. 32-bit compatibility files will not be installed; if you wish to install them, re-run the installation and set a valid directory with the --compat32-libdir option.

 然后这里也没什么事，直接继续就可以了，想要解决的话，也可以尝试一下安装下面的东西（没试过）

sudo optitude install ia32-libs

(4)would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X ? Any pre-existing X configuration file will be backed up 

直接选择 NO，意思是安装驱动时不检查X服务

 

(5) Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64(version:390.25) is now complete.  Please update your XF86Config or xorg.conf file as appropriate;see the file

/usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/README.txt for details.

只有一个选项，选择Ok就行了。

然后键入重启

sudo reboot

5.检查

终端运行确认是否正确安装。

nvidia-smi
nvidia-settings

显示东西说明安装成功了

二、安装cuda8.0

cuda下载

 

ubuntu16.04安装NIVIDIA显卡驱动，cuda8.0，cuDNN6.0以及基于Anaconda安装Tensorflow-GPU

如图下载就行了

1.安装

    

  1. 

    

    cd Downloads/
    

    2. 

  2. 

    

    sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
    

    3.

启动安装程序，一直按空格到最后，输入accept接受条款 
输入n不安装nvidia图像驱动，之前已经安装过了 
输入y安装cuda 8.0工具 
回车确认cuda默认安装路径：/usr/local/cuda-8.0 
输入y用sudo权限运行安装，输入密码 
输入y或者n安装或者不安装指向/usr/local/cuda的符号链接 
输入y安装CUDA 8.0 Samples，以便后面测试 
回车确认CUDA 8.0 Samples默认安装路径，该安装路径测试完可以删除

2.配置环境变量

sudo gedit /etc/profile

   添加变量

    

  1. 

    

    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin/:$PATH
    

    2. 

  2. 

    

     
    

    3. 

  3. 

    

    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64/
    

    4.

3.测试

    

  1. 

    

    #编译并测试设备 deviceQuery：
    

    2. 

  2. 

    

    cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
    

    3. 

  3. 

    

    sudo make
    

    4. 

  4. 

    

    ./deviceQuery
    

    5. 

  5. 

    

     
    

    6. 

  6. 

    

    #编译并测试带宽 bandwidthTest：
    

    7. 

  7. 

    

    cd ../bandwidthTest
    

    8. 

  8. 

    

    sudo make
    

    9. 

  9. 

    

    ./bandwidthTest
    

    10.

如果这两个测试的最后结果都是Result = PASS，说明CUDA安装成功啦。

三、安装cuDNN6.0

下载cudnn6.0

ubuntu16.04安装NIVIDIA显卡驱动，cuda8.0，cuDNN6.0以及基于Anaconda安装Tensorflow-GPU

选择cuDNN v6.0 Library for linux

1.安装

    

  1. 

    

    cd Downloads
    

    2. 

  2. 

    

    tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 
    

    3. 

  3. 

    

    cd cuda/include/ 
    

    4. 

  4. 

    

    sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/  #复制头文件 
    

    5. 

  5. 

    

    cd ../lib64    #打开lib64目录 
    

    6. 

  6. 

    

    sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制库文件 
    

    7. 

  7. 

    

    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*    #给所有用户增加这些文件的读权限 
    

    8.

2.建立软连接

可以到下/usr/local/cuda/lib64/看一下自己的文件

    

  1. 

    

    cd /usr/local/cuda/lib64/ 
    

    2. 

  2. 

    

    sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6
    

    3. 

  3. 

    

    sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6
    

    4. 

  4. 

    

    sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so 
    

    5.

2.添加环境变量

sudo gedit /etc/profile 
    

  1. 

    

    PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 
    

    2. 

  2. 

    

    export PATH 
    

    3.

保存后，创建链接文件

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

按a进入插入模式，增加下面一行

/usr/local/cuda/lib64

按esc退出插入模式，按:wq保存退出 

 

最后在终端输入

 

sudo ldconfig

 

四、基于Anaconda安装tensorflow-GPU

首选下载Anaconda（py3.6），选择64-Bit (x86) Installer (551 MB)

 

    

  1. 

    

    cd Downloads/
    

    2. 

  2. 

    

    bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
    

    3.

 

然后运行conda会出现conda:command not found,解决方法如下

 

1， 确认.bashrc这里有添加运行路径：

sudo gedit ~/.bashrc

最后一行加上

export PATH="/home/pc314/anaconda3/bin:$PATH"

2. 确认profile都添加路径：

sudo gedit /etc/profile

最后一行加上

export PATH="/home/pc314/anaconda3/bin:$PATH"

还有一步确保路径生效：

source /etc/profile

这样子conda 命令就可以使用了

 

这里可以给conda添加一个清华源 

    

  1. 

    

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    

    2. 

  2. 

    

     
    

    3. 

  3. 

    

    conda config --set show_channel_urls yes
    

    4.

 

查看.condarc文件应该是这样的(sudo gedit .condarc)

 

显示

channels:

- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

- defaults

 

show_channel_urls: yes

 

 

安装tensorflow-GPU

创建有一个tensorflow的环境

conda create -n tensorflow python=3.5

然后就会显示Proceed（[y]/n）?

这里输入y就行了

然后就开始下载了,下载完以后键入

source activate tensorflow

然后安装numpy和spyder

    

  1. 

    

    conda install spyder
    

    2. 

  2. 

    

    conda install numpy
    

    3.

 

然后现在得安装tensorflow—gpu了,这里的版本不能是1.4以上的，如果是以上的会出问题

 

pip install tensorflow_gpu==1.4


参考

http://blog.csdn.net/iotlpf/article/details/54175064

http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

http://blog.csdn.net/cosmoshua/article/details/76644029

 

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