Ubuntu 18.04安裝 CUDA 10.1 、cuDNN 7.6.5、PyTorch1.3

 

 

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安裝平台及環境

CPU：i9-9900k桌面級

GPU：RTX 2080移動版

系統：Ubuntu 18.04.3 LTS

1、在安裝CUDA之前確保環境滿足安裝條件

2、進入NVIDIA官網下載適合自己機器的CUDA版本，官網下載，如圖所示，按照 Installation Instructions 來進行，

 

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin

sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.243-418.87.00/7fa2af80.pub sudo apt-get update

sudo apt-get -y install cuda

 

3、安裝完成后，添加環境變量，打開 bashrc 文件，

命令行輸入： sudo gedit ~/.bashrc ，然后在文件最后添加下面3行，保存

 

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}} 

 

 

然后刷新下環境變量，

輸入：source ~/.bashrc

4、測試下CUDA是否安裝成功，

方法1：輸入 nvcc -V ，顯示如下，說明沒問題

方法2：輸入如下，顯示如圖說明安裝成功

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

 

 

5、安裝cuDNN 7.6.5版本，轉到官網下載，下載前先注冊一下，填個調查問卷，根據自己的環境和架構選擇包，下載到本地

切換到下載目錄 cd Downloads ，然后按照以下操作進行，

解壓 cuDNN Library for Linux，輸入：  tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 

將解壓出來的文件復制到安裝的CUDA環境中，輸入： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/inlude 

                                                                                                             sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64  

更改權限，輸入： sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*  

安裝 Deb 包，cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04(Deb)，cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04(Deb)，cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04(Deb)

分別輸入：   sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb 

                       sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb  

                       sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.1_amd64.deb  

安裝結束后，重啟系統，再測試一下安裝是否成功，

方法1，輸入： cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ~ 

                           cd ~/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN 

                           make clean && make 

                           ./mnistCUDNN 

 

出現Test passed！沒有報錯即安裝成功

方法2，輸入： cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 

                           sudo make 

                           ./deviceQuery

出現PASS結果，說明安裝成功。

 6、安裝PyTorch1.3

進入PyTorch官網安裝合適的版本，官網 ，

輸入： pip3 install torch torchvision ，等待安裝結束

 

 安裝完成后，進入python3環境，驗證是否成功，

輸入： python3，

再輸入： import torch

                import torchvision

 沒有報錯，說明安裝成功。

最后驗證下GPU能否使用，輸入： print(torch.cuda.is_available()) ，輸出True，說明沒問題。

 

 

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