Ubuntu16.04下安裝cuda和cudnn

一、卸載舊的CUDA

卸載CUDA很簡單，一條命令就可以了，主要執行的是CUDA自帶的卸載腳本，讀者要根據自己的cuda版本找到卸載腳本：

sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl

卸載之后，還有一些殘留的文件夾，之前安裝的是CUDA 8.0。可以一並刪除：

sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0/

二、安裝CUDA

安裝的CUDA和CUDNN版本：

    CUDA 10.0
    CUDNN 7.4.2

我們可以在官網：CUDA10下載頁面，
下載符合自己系統版本的CUDA。頁面如下：

 

 

 
下載完成之后，給文件賦予執行權限：

chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run

執行安裝包，開始安裝：

./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

開始安裝之后，需要閱讀說明，可以使用Ctrl + C直接閱讀完成，或者使用空格鍵慢慢閱讀。然后進行配置，我這里說明一下：

（是否同意條款，必須同意才能繼續安裝）
accept/decline/quit: accept

（這里不要安裝驅動，因為已經安裝最新的驅動了，否則可能會安裝舊版本的顯卡驅動，導致重復登錄的情況）
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 10.0 Toolkit?（是否安裝CUDA 10 ，這里必須要安裝）
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location（安裝路徑，使用默認，直接回車就行）
 [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:  

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?（同意創建軟鏈接）
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 10.0 Samples?（不用安裝測試，本身就有了）
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...（開始安裝）

安裝完成之后，可以配置他們的環境變量，在vim ~/.bashrc的最后加上以下配置信息：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:${CUDA_HOME}/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}

最后使用命令source ~/.bashrc使它生效。

可以使用命令nvcc -V查看安裝的版本信息：

 

 

 

三、測試安裝是否成功

執行以下幾條命令：

cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

正常情況下輸出：

 

 

 四、下載和安裝CUDNN

進入到CUDNN的下載官網：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，然點擊Download開始選擇下載版本，當然在下載之前還有登錄，選擇版本界面如下，我們選擇cuDNN Library for Linux：

 

 

 
下載之后是一個壓縮包，如下：

cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 

然后對它進行解壓，命令如下：

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 

解壓之后可以得到以下文件：

cuda/include/cudnn.h
cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.4.2
cuda/lib64/libcudnn_static.a

使用以下兩條命令復制這些文件到CUDA目錄下：

cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/

  sudo chmod a+r /usr/ local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

拷貝完成之后，可以使用以下命令查看CUDNN的版本信息：

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

測試安裝結果

pytorch

import torch
print(torch.cuda.is_available())

 

tensorflow

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

# 或者
import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")