Ubuntu 16.04 安裝CUDA、cuDNN 教學 - Medium

在做深度學習訓練時，常常都會使用GPU 來加速訓練，但應該要安裝什麼版本的GPU driver、CUDA、cuDNN 呢? 本文將要來介紹如何選擇安裝版本以及安裝流程. UpgradeOpeninappHomeNotificationsListsStoriesWritePublishedin謦伊的閱讀筆記Ubuntu16.04安裝CUDA、cuDNN教學在做深度學習訓練時，常常都會使用GPU來加速訓練，但應該要安裝什麼版本的GPUdriver、CUDA、cuDNN呢?本文將要來介紹如何選擇安裝版本以及安裝流程安裝流程分為以下步驟，作業系統使用Ubuntu16.04.6LTS如何選擇安裝的版本安裝前的準備動作安裝CUDA安裝NVIDIAGPUdriver安裝cuDNNStep0如何選擇安裝的版本在安裝之前要先確認以下幾點GPU版本資訊$lspci|grep-invidia檢查GPU是否支援CUDA➔CUDA的官方網站:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus確認Linux版本是否支援CUDA$uname-m&&cat/etc/*release#輸出結果x86_64DISTRIB_ID=UbuntuDISTRIB_RELEASE=16.04...選擇好版本後就來看顯卡驅動程式與CUDA的版本對應，驅動程式的版本不能低於以下規格查看顯卡支援的CUDA版本:https://www.nvidia.com/Download/index.aspxStep1安裝前的準備動作確認是否安裝gcc$gcc--version若未安裝使用以下命令進行安裝$sudoapt-getinstallbuild-essential確認是否安裝kernelheader和packagedevelopment#查看kernel版本$uname-r#安裝對應版本的kernelheader和packagedevelopment$sudoapt-getinstalllinux-headers-$(uname-r)若之前有安裝過CUDA，要先清除舊資料$sudoapt-getremove--purgenvidia*$sudoapt-getautoremove$sudo./NVIDIA-Linux-x86_64–384.183.run–uninstall檢查是否全都移除，若有未刪除的都刪掉$sudodpkg-l'nvidia'$sudodpkg--removenvidia-{name}Step2安裝CUDACUDA有兩種安裝方式:使用Runfile或是Debian可以參考CUDA官方的安裝流程:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#pre-installation-actions首先，下載需要版本的CUDA，本文使用CUDA9.0版本的DebianCUDA下載:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive進入至CUDA安裝包的資料夾後，安裝repositorymeta-data,key,apt-getcache,CUDA$sudodpkg-icuda-repo-ubuntu1604–9–0-local_9.0.176–1_amd64.deb$sudoapt-keyadd/var/cuda-repo-9–0-local/7fa2af80.pub$sudoapt-getupdate$sudoapt-getinstallcuda添加環境變數$sudogedit~/.bashrc在檔案最後面添加以下內容exportPATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}$source~/.bashrc再重開機之前，要先更改系統設定值，否則會在登入頁面時一直循環跳出進不去➔開啟ubuntusystemsettings➔按software&updates，更改回X.OrgX服務器後，再重新開機⭐️若是打不開software&updates先試試用terminal的方式打開，一樣更改回X.OrgX服務器後，再重新開機$sudosoftware-properties-gtk還是不行，則查看software&updates報錯的原因$software-properties-gtk若出現以下訊息重新安裝所有支持的安裝包$sudoaptitudereinstallaptapt-utilsaptdaemonaptdaemon-dataupdate-managerupdate-manager-coredbus資料來源:https://qastack.cn/ubuntu/789966/software-updates-crashes-and-will-not-open重啟系統$reboot確認cuda安裝版本$nvcc-V⭐️若是不小心關機以至於卡在登入畫面➔將所有安裝過的NVIDIA驅動解除安裝$sudoapt-getremove--purgenvidia-*$sudoapt-getautoremove➔檢查是否全都移除，若有未刪除的都刪掉$sudodpkg-l'nvidia'$sudodpkg--removenvidia-{name}Step3安裝NVIDIAGPUdriver因為CUDA內所提供的驅動不是我們需要的，因此要另外安裝與電腦版本相同的driver下載與GPU相同的版本#先查詢GPU版本$lspci|grep-invidia➔GPUdriver下載:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx安裝可能需要的依賴$sudoapt-getupdate$sudoapt-getinstalldkmsbuild-essentiallinux-headers-generic$sudoapt-getinstallgcc-multilibxorg-dev$sudoapt-getinstallfreeglut3-devlibx11-devlibxmu-devinstalllibxi-devlibgl1-mesa-glxlibglu1-mesalibglu1-mesa-dev禁用Nouveau$sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件中最後面加入以下內容blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0執行$sudoupdate-initramfs-u執行以下指令若沒有輸出任何東西，則表示禁用Nouveau成功$lsmod|grepnouveau關閉圖形介面$sudoservicelightdmstop再按Ctrl-Alt+F1進入terminal======================➔若要恢復開啟圖形介面可輸入$sudoservicelightdmstart然後再按Ctrl-Alt+F7======================安裝驅動$sudochmod+xNVIDIA-Linux-x86_64–384.183.run$sudo./NVIDIA-Linux-x86_64–384.183.run--no-opengl-files接著按照指示進行安裝測試:若有顯示代表安裝成功$nvidia-smiStep4安裝cuDNN下載跟CUDA版本一樣的cuDNN選擇linux，需先申請成為會員才能下載cuDNN下載:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下載完會得到cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.solitairetheme8檔案為了解壓縮先做處理$cpcudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.solitairetheme8cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz接下來cuDNN的操作步驟可以參考官方流程:https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux解壓縮cuDNN，會在相同目錄下出現cuda資料夾$tar-xzfcudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz進入剛剛解壓縮的cuda資料夾$cdcuda將檔案複製到/usr/local/cuda$sudocplib64/lib*/usr/local/cuda/lib64/$sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/cuda/include/更新鏈結$cd/usr/local/cuda/lib64/#刪除原本鏈結$sudorm-rflibcudnn.so$sudorm-rflibcudnn.so.7#新增新鏈結$sudochmod+rlibcudnn.so.7.6.5$sudoln-slibcudnn.so.7.6.5libcudnn.so.7$sudoln-slibcudnn.so.7libcudnn.so查看cuDNN版本$cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2若有出現上圖的輸出就表示安裝成功啦！Morefrom謦伊的閱讀筆記DeepLearning,MachineLearningReadmorefrom謦伊的閱讀筆記Getstarted李謦伊1.8KFollowersAIEngineer,EnjoyDeepLearning,MachineLearning～Contactme:chingi.lee071@gmail.comFollowRelatedGettingStartedWithMulti-ObjectTracking:Part2SingleImage3DReconstructionRecentadvancementsindeeplearningandcomputervisionhasledtoincredibleprogressin2Dimageperception,andthusmotivates…VulnerabilityofDeepLearningonCovariateShiftofDatabyPradityaRaudiandRifqiLuthfanComputerVisionSensors&SystemsAJourneytoCaptureandInterpretLight.HelpStatusWritersBlogCareersPrivacyTermsAboutKnowable