Ubuntu 18.04上安装cuda「建议收藏」

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一、准备工作

参照官网上资料 ，进行准备工作

1. 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU

 $ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800

if it is listed in http://developer.nvidia.com/cuda-gpus, your GPU is CUDA-capable

2.验证自己的Linux版本是否支持 CUDA：The CUDA Development Tools are only supported on some specific distributions of Linux. These are listed in the CUDA Toolkit release notes

           uname -m && cat /etc/*release

3. 验证系统是否安装了gcc 在终端中输入： $  gcc –v

4. 验证系统是否安装了kernel header和 package development

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

结果显示：升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 x个软件包未被升级. 表示系统里已经有了，不用重复安装。

 

二、下载cuda并安装（官网步骤）

1.首先注意版本！

查看版本之间要求 https://www.tensorflow.org/install/source#linux

gcc需要降级、cudnn需要7，TensorFlow需要1.12.0

 

2.下载

官网下载页面上是最新的10.1版本，在后面的过程中才发现TensorFlow可能还不支持，所以想下载低版本的cuda

下载旧版本的cuda地址，本来想选择cuda 9.* ，但里面Ubuntu最高只支持17.10，我的是18.04，所以只能选择cuda 10.0

2.安装：runfile形式安装据说错误率更少

1) 禁用 nouveau驱动

lsmod | grep nouveau 若无内容输出，则禁用成功

我执行以上操作后，还是有输出，reboot重启后，无输出了。

 

2）执行安装脚本

sudo sh cuda_***_linux.run (你下载的runfile安装包名字）

注意：先accept，安装项里不要选择安装驱动，避免有坑，其他都yes

会提示：

***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work.忽略就行

可以看到软连接已经指向10.0版本了

3）设置环境变量

在主目录下的~/.bashrc文件添加如下路径

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0

用su直接切换到root，再执行 source ~/.bashrc

 

4）检测是否安装成功

出现以下结果

博客里说这个result为pass则为成功

 

时隔几个月之后，cuda又不能正常使用了

显示是缺失driver（安装的时候选了安，不知为何又bug了）

参照网上的安装步骤

(1)方式1

ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall #自动安装

报错

（2）方式2

（3）方式3

只能尝试手动下载，在https://www.nvidia.com/Download/index.aspx官网选择

下载之后 ，会进入交互界面

提示说一句有410.48版本

但是再用sudo dpkg –list | grep nvi，查不到410.48，用cat /proc/driver/nvidia/version，也是无此文件

交互过程中提示内核版本之类的问题，也是无疾而终

（4）方式4：重装，并选择install driver

发现这次报错了，显示missing recommended library,可由此篇博客解决，但解决之后对驱动没有太大影响

在nvidia安装日志（/tmp/cuda_install_2971.log）里发现是dkms的问题

又寻根到/var/lib/dkms/nvidia/…

找到error：unrecognized command line option ‘fstack-protector-strong’

gcc之前是4.8.5问题，我升级到5.5.0，再重新安装

刚刚dkms的问题没有了，甚至执行王同学的代码都能OK

但存在另一个问题

 

（有人说这个问题不重要）

那难道是没有卸载之前版本的问题吗？ sudo apt-get purge nvidia*

一狠心就执行，全部删掉，然后重新sh .run文件

还是不行。。。。重装机器吧。。。

三、安装cudnn

下载地址，需要自行注册，然后选择cuda10.0的对应版本，cudnn 7.4.1

解压缩：tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看cudnn版本  cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果出现所示版本信息，说明安装成功。 

 

四、安装TensorFlow-GPU版本

查看python3对应的TensorFlow安装版本，发现cpu与gpu并存

1.尝试安装对应gpu版本

pip3 install tensorflow-gpu==1.13.1

结果import的时候报错

查了下原因，应该是前面设置的环境变量没有生效，参考博客

（1）临时解决方法1（下次登录失效）

在终端执行前面的的export操作，发现终于能正常运行

（2）临时解决方法2

 

2.判断运行的TensorFlow是cpu还是gpu

# 转自知乎.
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Creates a session with log_device_placement set to True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

print(sess.run(c))

可以看到输出信息都是关于GPU的，说明TensorFlow-GPU版本正常工作了