集众家之所长，手把手教你如何在Ubuntu18.04上安装CUDA10.0+CUDNN7.5+Torch7(非Pytorch)(保姆级教学)_ubuntu安装cuda10.0

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前言

哦哦哦哦哦哦，成了，成了，大功终于成了！！！

由于一些原因，博主需要搭建一个Torch7环境。
整个配置过程十分艰辛，各种问题层出不穷。好不容易安装成功，结果发现没法使用GPU进行运算，博主逐渐裂开。

不过就在今天，就在2022年5月25日，博主终于练成神功，修得正果。
特写下此博客，来帮助其他被Torch7折磨的道友。终有一日，你们也可以原地飞升的。

提醒：
1.如果你不需要使用GPU进行运算，那么你可以忽视掉第二步中检测gpu的步骤。
2.如果你使用的不是WSL2，那也没有关系，直接跳转至第四步开始即可。
3.如果你使用的是Ubuntu16.04，也没有关系，步骤顺序是相同的，只不过可能某些步骤的实现方法不同，但是每一步你要做的事是完全相同的。

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零.动手前的准备

0.1 电脑配置

先说一下博主安装成功时的电脑配置：

0.1.1 显卡(使用软件GPU-Z查看)

0.1.2 系统(cmd窗口输入winver)

0.2 参考文章(感谢各位大佬的分享┭┮﹏┭┮)

1.Ubuntu18.04更换国内源及详细操作
2.Windows10/11 WSL2 安装nvidia-cuda驱动
3.cuda:Missing recommended library: libGLU.so,libX11.so,libXi.so,libXmu.so
4.ubuntu18.04和cuda10.0下安装Torch7(非pytorch)
5.Ubuntu18.04安装gcc——史上最全安装教程
6.Windows 11/10 WSL2 Ubuntu 20.04 下配置Cuda及Pytorch
7.Fails to build against CUDA 10
8.cmake安装时遇到的两个问题
9.Ubuntu安装Lua
10.wsl迁移到非系统盘最简单的方法

0.3 安装过程中所需要的部分文件

百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1nl4UiTcjKq_cnrjdo4F7fA
提取码：0525

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一.在本机上安装nvidia驱动(Windows系统下操作)

进入NVIDIA 驱动程序下载，选择自己电脑显卡的型号，然后下载安装即可。

安装成功后可以打开cmd窗口输入nvidia-smi，显示结果大致如下：

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二.安装WSL2与WSL2-Ubuntu18.04(Windows系统下操作)

这里博主就不班门弄斧了，大家直接可以按照官方给出的方法进行安装即可。

官方网址：安装 WSL

虚拟机安装完毕之后在命令行中输入nvidia-smi，如果有显示结果并且和上面的结果一致，那就说明你可以继续进行了。
如果是其他结果那你就需要找一下原因了。
博主一开始弄的时候WSL2压根检测不到我的显卡，后来从大佬的文章中得到启发，把win10升级成了win11，然后就搞定了。

WSL2还有一个十分便捷的地方：在资源管理器处输入\\wsl$，便可以管理虚拟机文件了。(可能权限不是很够，自己调一下就好)

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三.更换虚拟机位置(可跳过)(Windows系统下操作)

博主电脑的C盘内存不多了，所以从长远角度考虑博主决定把虚拟机迁移到F盘。

3.1 下载LxRunOffline-v3.4.0

3.2 解压后打开cmd窗口，并进入解压目录进行迁移

# 查看本电脑所安装的所有wsl虚拟机
.\LxRunOffline.exe list
# 将Ubuntu-18.04迁移至指定目录
.\LxRunOffline.exe move -n Ubuntu-18.04 -d F:\wsl_ubuntu_1804
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四.启动虚拟机并更换国内源(可跳过，但推荐弄一下)(虚拟机内操作)

4.1 备份源文件

cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources_backup.list
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4.2 将sources.list文件中原本的内容删除，将下面的内容粘贴进去

#1.进入编辑模式
vim /etc/apt/sources.list
#2.删除内容
dd(长按)
#3.进入插入模式
i
#4.粘贴内容(阿里云源)
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
#5.退出插入模式
按下esc键
#6.保存并退出
:wq 或 :x
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4.3 按顺序执行下面的命令

sudo apt update
sudo apt upgrade
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4.4 注意事项

请注意Ubuntu版本，各版本的下载源并不互通，请挑选适合自己Ubuntu版本的下载源。
Ubuntu16.04参考文章：Ubuntu16.04更换国内的源

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五.安装gcc7.5(虚拟机内操作)

在命令行内输入下述命令，然后等待。

sudo apt install build-essential
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结束之后输入gcc -v，如果结果如下则安装成功。

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六.安装CUDA10.0(虚拟机内操作)

6.1 安装依赖库

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 
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6.2 安装cuda

到官网下载ubuntu18.04的cuda10.0安装包，并按照官网所给出的步骤安装cuda。

6.3 配置环境变量

sudo vim ~/.bashrc
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在结尾处添加内容：

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
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保存退出，更新文件：

source ~/.bashrc

#查看cuda版本
nvcc -V
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七.安装cudnn7.5(虚拟机内操作)

在官网下载cudnn文件。
下载的是cuDNN Library for Linux。

解压文件后将其中include文件夹里的文件全部复制到/usr/loacl/cuda-10.0/include文件夹下，将其中lib64文件夹里的文件全部复制到/usr/loacl/cuda-10.0/lib64文件夹下，并且提高文件权限。

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


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

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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八.安装Torch(虚拟机内操作)

8.1 下载torch安装包

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
1

如果有克隆比较慢的朋友，也可以直接使用网盘里博主已经下载好的安装包。

8.2 安装最新版CMake

sudo apt-get purge cmake
git clone https://github.com/Kitware/CMake.git
apt-get install libssl-dev
cd CMake
./bootstrap
make
sudo make install
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8.3 安装LUA5.2

在官网下载lua5.2的安装包。(网盘里有已经下载好的)

tar zxf lua-5.2.4.tar.gz
cd lua-5.2.4
sudo apt-get install libreadline-dev
make linux test
make install
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8.4 删除torch/cmake中的FindCUDA.cmake

cd torch
rm -fr cmake/3.6/Modules/FindCUDA*
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8.5 在torch/extra/cutorch下添加补丁

cd torch/extra/cutorch
#创建文件
vim atomic.patch

#将下面的内容复制进去
diff --git a/lib/THC/THCAtomics.cuh b/lib/THC/THCAtomics.cuh
index 400875c..ccb7a1c 100644
--- a/lib/THC/THCAtomics.cuh
+++ b/lib/THC/THCAtomics.cuh
@@ -94,6 +94,7 @@ static inline __device__ void atomicAdd(long *address, long val) {
 }
 
 #ifdef CUDA_HALF_TENSOR
+#if !(__CUDA_ARCH__ >= 700 || !defined(__CUDA_ARCH__) )
 static inline  __device__ void atomicAdd(half *address, half val) {
   unsigned int * address_as_ui =
       (unsigned int *) ((char *)address - ((size_t)address & 2));
@@ -117,6 +118,7 @@ static inline  __device__ void atomicAdd(half *address, half val) {
    } while (assumed != old);
 }
 #endif
+#endif

#保存退出
:wq 或 :x

#在命令行输入下面内容
patch -p1 < atomic.patch
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8.6 修改torch/install-deps文件

修改torch/install-deps的部分内容：

1.这一步可以不修改，博主修改的原因是网络问题，导致博主在用git克隆时会出现一些问题，于是博主事先下载了需要克隆的包，把原本的克隆命令替换为等价的移动文件命令。

将第21行的代码注释掉，在其上面添加mv /home/rainsdrop/study/OpenBLAS "$tempdir"/OpenBLAS



2.(这一步必须要改)将第178行和第261行的sudo apt-get install -y python-software-properties改成sudo apt-get install -y software-properties-common

保存退出。

8.7 安装

bash install-deps
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./clean.sh
export TORCH_NVCC_FLAGS="-D__CUDA_NO_HALF_OPERATORS__"
TORCH_LUA_VERSION=LUA52 ./install.sh
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在命令行上输入source ~/.bashrc，然后输入th：

铛铛铛铛，大功告成。
接下来你就可以尽情的玩耍了。

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后话

这个鬼东西博主真的是配置了很久，走了无数条弯路。但是就如那句老话所说：不打不相识，只有当你被折磨成千上万次之后，你才能够看到更深一层的东西。

博主咕咕咕的这几个月，有一个朋友(真的有，特别感谢你)私信博主催更。
很感谢你的肯定，这说明我的文章给你带来了帮助，这让我获得了极大的充实感，也意识到不挖坑就不需要填坑 自己确实鸽了很久，这个问题确实很严重。但是博主暂时还是没法稳定更新的。
写文章是我的爱好，但我还有生活去经营，还有梦想要去实现。

不过放心，坑还是会填的，文章还是会写的，中二台词还是会继续分享的。
还是那句话：如果这篇文章能帮助到你，那便是我莫大的荣幸。

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中二病の时间

以下台词取自《银魂》第202集——疣篇：

"妙：小新，我能进来吗" "新八：对不起，我现在谁也不想见" "新八：感觉大家都在不知不觉间走远了" "新八：在这之前其实有很多次我也这样过想过" "新八：姐姐，我经常做这样一个梦" "新八：一片黑暗中，我和大家都在奔跑" "新八：但是旁边的人都跑得很快" "新八：就算我拼命地追" "新八：结果还是被抛下，最后黑暗中就剩我一人" "妙：小新，你很幸福啊" "妙：因为你在黑暗中也能够看见前进的目标啊" "妙：真正可悲的是在黑暗中看不见前进方向而停滞不前的人" "妙：真正辛苦的是在分不清方向的黑暗中奔跑在最前面的人" "妙：虽然也许不是个能配合你步调的温柔的人" "妙：也说不定是一个总绕弯路的家伙" "妙：但即便如此，你依然确信那个人奔跑的方向便是前方吧" "妙：这已经是非常幸福的事了，小新" "妙：不管离得有多远，都能看见" "妙：如果是小新的话" "妙：只要不停下脚步，就一定能追得上的吧" "妙：这是理所当然的事吧"

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吾日三省吾身：日更否？刷题否？快乐否？ 更新了，但不是日更；已刷；平静 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索