Ubantu18.04安装NVIDIA驱动+cuda10.1+cuDNN+Tensorflow2.1.0(成功)
网上太多教程了,试了一溜十三招基本上都挂了。
TensorFlow2.1 要求 你的GPU算力要达到3.5
检查自己GPU算力
安装和卸载NVIDIA驱动
首先要确保驱动已经卸载干净
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get autoremove
检查自己GPU版本,之后到官网去下载,这种办法安装比较稳妥,其他网络安装办法有时候出错不知道咋回事。
lshw -numeric -C display
下载驱动网址:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
找自己版本啊,这是我的。
禁用Nouveau
Nouveau驱动禁用方法: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 或者 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在最后两行添加: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 // 禁用nouveau第三方驱动,之后也不需要改回来 执行 sudo update -initramfs -u // 更新内核
关闭lightdm
sudo service lightdm stop
sudo init 3 # 遇见X Server报错执行
rm -rf /tmp/.X*
./NVIDIA-Linux-x86_64-418.165.02.run #开始安装驱动 遇见continue就continue 遇见ok就ok
安装cuda10.1
https://tensorflow.google.cn/install/source#linux
在这个网站上对好版本,版本不对可不行,全是坑
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择版本
然后在这里下载cuda 我用的是deb的办法也是本地下载后安装的。(我这个网络可能是不行,总是apt-get update 总是报错 所以这个方法没成功用runfile成功了。。。)参考一下吧
安装
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub 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
添加环境变量:
打开 .bashrc
sudo vim ~/.bashrc
插入
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc
nvcc -V
runfile安装cuda
下载runfile
一定要取消掉driver 此处!!!,因为已经装了驱动了
然后,
sudo vim ~/.bashrc
我们在文件最后一行添加:
$ export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/NsightCompute-2019.1${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\
${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc
安装TensorFlow2.1.0_gpu
这上面虽然没写2.1.0_gpu 可是还得得装gpu版
完成后
conda install cudatoolkit=10.1
安装cuDNN
https://developer.nvidia.com/cudnn
去下载对应版本,但是要登录一下
解压后
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*
以配置cuDNN环境。
通过
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
查看cuDNN版本
over