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

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. 

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. 

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

13. 检测是否安装成功（最简单的方法）：

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

15. 

16. （输出相应信息表示成功！）

17. （2020.10.12更新：建议使用后面的科学测试方法！）

18. 目前已经基本完成安装。

19. 后续添加：测试cuDNN的科学办法！

20. 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
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3
4

19. 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
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3

20. 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
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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
1
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3
4

22. 显示Test Passed!即表示成功！

参考：