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Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!)_gtx1660支持cuda版本

gtx1660支持cuda版本

Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置
(环境乃一生之敌!!!)

第一项:安装显卡驱动
1.下载显卡驱动,到https://www.nvidia.com/Download/index.aspx下载相应的驱动。
(相应驱动指的是和你的计算机所匹配的驱动,可在win下使用DxDiag查看)
2.查看cuda和驱动版本要求:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html (着重看表格的版本要求就行)
(2020.10.12更新:不需要查看!后续安装好显卡驱动,使用命令nvidia-smi查看,右上角的CUDA Version即是但前显卡驱动所支持的CUDA最高版本!)
3.开始安装驱动

  1. 检测相应的内核文件:

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

  3. 编辑/etc/modprobe.d/blacklist.conf 禁止第三方驱动:

  4. sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

  5. (如果未安装vim,直接改用gedit)

  6. 在打开的文档末尾,加上下面两行代码:

  7. blacklist nouveau

  8. options nouveau modeset=0

  9. 更新内核!!!(极其重要!!!):

  10. sudo update-initramfs -u

  11. 重启:

  12. reboot

  13. 检测第六步添加的两行代码是否成功(下面的命令没有输出即表示成功)

  14. lsmod | grep nouvea

  15. (本人就牺牲于此处,主要是添加代码后没有更新内核所致,故强调一定要更新内核)

  16. 通过ctrl+alt+f2进入终端

  17. (踩坑指南:此处密码输入一定不要用小键盘,请使用主键盘上面的数字键)

  18. 登入账户,通过下面命令关闭图像界面:

  19. sudo service lightdm stop

  20. 切换到你下的nvidia driver目录 然后执行 :

  21. sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run -no-opengl-files

  22. (踩坑指南:请在上一条命令行加入-no-x-check)

  23. (其中,需要将版本号更改为你下载的对应的版本号)

  24. (有一处x config?还是啥记不太清了,选择no!)

  25. 装完就可以执行下面的命令开启图像界面:

  26. sudo service lightdm start

  27. 执行下面命令,查看驱动是否安装成功:

  28. nvidia-smi

  29. nvidia-smi

  30. 如果出现表格信息则表示安装成功

第二项:安装CUDA10.0

2020.10.10修改:第一步进去好像不再提供旧版本下载,入口我也没再找到,所以提供一个旧版本下载地址的合集:
https://docs.nvidia.com/cuda/

  1. 进入到cuda下载页面https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
  2. 官网默认是10.1的版本,所以我们选择Legacy Release 再选择CUDA Toolkit 10.0,然后选择和自己系统相匹配的配置(最下方选择runfile(local)),点击下载。
  3. 下载完成后,执行:
  4. sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
  5. 注意,在弹出界面按住enter直到进度到达100%。然后是accept。除了驱动Driver选择n(no),其他全部选择y(yes)。
  6. 安装完成后,会在home目录下生成一个NVIDIA_CUDA-10.0_Samples的样例,cd进入这个目录(或者进入该目录后点击在终端打开),执行编译:
  7. make -j8
  8. 编译完成后,执行一下命令:
  9. cd bin/x86_64/linux/release/
  10. ./deviceQuery
  11. 如果最后的出现result = pass 即表示样例通过
  12. 接下来进行环境变量的设置
  13. 在用户目录下的.bashrc文件写入环境路径
  14. vim ~/.bashrc
  15. (如果未安装vim,直接改用gedit)
  16. 在文件的最后写入如下路径:
  17. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
  18. export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
  19. 然后载入配置:
  20. source ~/.bashrc
  21. nvcc -V 查看版本,如果出现版本信息则表示配置成功
  22. nvcc -V

第三项:安装cuDNN

  1. 进入官网https://developer.nvidia.com/cudnn
  2. 点击download cuDNN
  3. (需要注册才能下载,老老实实注册吧)
  4. 接下来的选项随意选择,然后点击download,接受条件,选择for CUDA 10.0然后选择cuDNN Library for Linux下载即可。
  5. (将得到cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.x.xx.tgz)
  6. 下载完成后,进行解压:
  7. tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.x.xx.tgz
  8. 执行下面的命令,把cudnn的头文件和库拷贝到cuda下的include和lib64下:
  9. sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
  10. sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
  11. sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
  12. sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

//2020.10.15更新

sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/
  • 1
  • 2
  1. 检测是否安装成功(最简单的方法):

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

  3. cudnn

  4. (输出相应信息表示成功!)

  5. (2020.10.12更新:建议使用后面的科学测试方法!)

  6. 目前已经基本完成安装。

  7. 后续添加:测试cuDNN的科学办法!

  8. cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.6.x libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so 
sudo ldconfig
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  1. 下载cuDNN下载界面下面的对应系统版本的三个测试包:
libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deb
libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deb
libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.0_amd64.deb
  • 1
  • 2
  • 3
  1. 安装
sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.0.64-1+cuda10.0_amd64.deb
  • 1
  • 2
  • 3

(2020.10.12更新:上述三个安装包一定要按顺序安装,或者至少一定要先安装第一个。还有后续的cudnn的doc好像变成了samples,不重要,复制就行)
21. 测试

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ /home/cudnntest
  • 1

(这一句的v7根据你下载的版本进行更改!)

cd /home/cudnntest/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
sudo make clean
sudo make
./mnistCUDNN
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  1. 显示Test Passed!即表示成功!

参考:

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