基于 Ubuntu 16.04 从零开始配置深度学习主机（二）--显卡驱动\CUDA\CUDNN配置

关于显卡驱动的安装配置过很多次不同版本，我发现要想少出问题，就绝对不能追求最新。目前我在最新显卡驱动\CUDA9.0\CUDNN7.3成功配置了MobileNet-SSD\YOLO等目标检测算法，接下来记录一下安装步骤。

１．显卡驱动安装

刚开始使用Ubuntu系统的时候，习惯从官网下载驱动安装包进行安装，安装过程比较繁琐，需要注意的事项很多。如果是双系统，不禁用显卡启动项的话，会在装完之后频繁启动欢迎界面；也遇到过使用自带的software update更细显卡驱动，导致在欢迎界面卡死的情况，无法开机，非常坑，之后使用命令安装可以避免这些问题。命令如下：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390  # 目前最新的显卡驱动是390，也可以指定其他版本

重启：

reboot

查看显卡信息：

nvidia-smi

输出信息如下：
$基于 Ubuntu 16.04 从零开始配置深度学习主机（二）--显卡驱动\CUDA\CUDNN配置$
查看显卡设置：

nvidia-settings

输出信息如下：
$基于 Ubuntu 16.04 从零开始配置深度学习主机（二）--显卡驱动\CUDA\CUDNN配置$

２．CUDA安装

下载

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

安装

切换到下载目录，输入如下指令：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

当选择选项 Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for nvidia 的时候选择取消，其他选择yes或回车，等待安装成功。

配置环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

添加以下内容到文件末尾，保存并关闭。

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

测试cuda，最后输出有PASS，即为正确安装。

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

3.CUDNN安装

这里提供两种方法，之前的时候我用第一种方法安装，比较繁琐；最近这一次我用第二种方法安装，比较便捷。

方法一：

下载地址

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

选择7.3.0 for CUDA 9.0 下载

下载完成后解压，进入include目录，进行如下操作：

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

cd cuda/lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7     
sudo ln -s libcudnn.so.7.3.0 libcudnn.so.7  
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so

方法二：

$基于 Ubuntu 16.04 从零开始配置深度学习主机（二）--显卡驱动\CUDA\CUDNN配置$
下载图中三个 deb 文件，之后打开安装即可！

查看输出信息

nvcc -V

$基于 Ubuntu 16.04 从零开始配置深度学习主机（二）--显卡驱动\CUDA\CUDNN配置$