Ubuntu18中NVIDIA,cuda,cudnn,pytorch安装

注意:nvidia驱动和cuda,cudnn,pytroch,python的对应关系

linux安装pytorch(包括cuda与cudnn)_linux清华园按照pytorch1.12_BryceRui的博客-CSDN博客

安装流程:安装cuda(包括nvidia驱动)+ cudnn + python安装

注意:nvidia驱动可以在安装cuda时一起安装

1、安装NVIDIA驱动(该驱动也可以在cuda安装时一起安装)

Ubuntu 18.04 NVIDIA驱动安装总结_ObsessionLife的博客-CSDN博客

最近遇到了在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA的情况,看到一篇英文教程讲解的很好,简单翻译一下拿来收藏。

在Ubuntu 18.04上安装NVIDIA有三种方法:

使用标准Ubuntu仓库进行自动化安装

使用PPA仓库进行自动化安装

使用官方的NVIDIA驱动进行手动安装

上述三种方法均可用,我个人更习惯于使用手动安装。

注意:

在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动,禁用该驱动的方法参照这篇博客。

https://www.cnblogs.com/smartcoding/p/15353414.html

ubuntu禁止自动更新内核_ubuntu取消内核自动更新_maohule的博客-CSDN博客

1.查看系统安装的内核有哪些

  dpkg --get-selections | grep linux-image

2.查看系统正在使用的内核

  uname -a

禁止更新内核:

sudo apt-mark hold linux-image-4.13.0-36-generic
sudo apt-mark hold linux-image-extra-4.13.0-36-generic
sudo apt-mark hold linux-headers-4.13.0-36-generic

如果需要恢复原来的设定的话即允许更新内核,执行如下命令即可:

sudo apt-mark unhold linux-image-4.13.0-36-generic
sudo apt-mark unhold linux-image-extra-4.13.0-36-generic

————————————————

上一步的改动只是在安装的时候临时禁用。如果没有永久禁用该驱动,可能会出现安装完毕NIVIDA显卡后无法进入Ubuntu的情况(在登录界面,输入密码也无法登录)。

所以,在安装后Ubuntu成功后需要在grub的配置文件里面更改:

在文本中搜索quiet splash 然后添加acpi_osi=linux nomodeset,保存文本即可。

1. 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装

这种方法几乎是所有的示例中最简单的方法,也是该教程最为推荐的方法。首先,检测你的NVIDIA显卡型号和推荐的驱动程序的模型。在命令行中输入如下命令:

== cpu-microcode.py ==

1. 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装

这种方法几乎是所有的示例中最简单的方法,也是该教程最为推荐的方法。首先,检测你的NVIDIA显卡型号和推荐的驱动程序的模型。在命令行中输入如下命令:

$ ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00
vendor   : NVIDIA Corporation
model    : GK104 [GeForce GTX 680]
driver   : nvidia-304 - distro non-free
driver   : nvidia-340 - distro non-free
driver   : nvidia-384 - distro non-free recommended
driver   : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin== cpu-microcode.py ==
driver   : intel-microcode - distro free

从输出结果可以看到,目前系统已连接Nvidia GeFrand GTX 680显卡,建议安装驱动程序是 nvidia-384版本的驱动。如果您同意该建议,请再次使用Ubuntu驱动程序命令来安装所有推荐的驱动程序。

输入以下命令:

sudo ubuntu-drivers autoinstall

一旦安装结束,重新启动系统(不重启可能会出现nvidia不匹配等错误),

$ sudo reboot

你就完成了。

输入

nvidia-smi

出现一些现实,说明驱动安装正确

sudo apt

install nvidia-driver-418

#去除之前的nvidia显卡驱动

sudo apt-get autoremove --purge nvidia-*

sudo apt-get remove --purge 'nvidia\.*'sudo apt autoremove

一旦安装结束,重新启动系统(不重启可能会出现nvidia不匹配等错误),

你就完成了。

输入

出现一些现实,说明驱动安装正确

CUDA Toolkit and Minimum Compatible Driver Versions

CUDA Toolkit

Linux x86_64 Driver Version

Windows x86_64 Driver Version

CUDA 11.2.2 Update 2

>=460.32.03

>=461.33

CUDA 11.2.1 Update 1

>=460.32.03

>=461.09

CUDA 11.2.0 GA

>=460.27.03

>=460.82

CUDA 11.1.1 Update 1

>=455.32

>=456.81

CUDA 11.1 GA

>=455.23

>=456.38

CUDA 11.0.3 Update 1

>= 450.51.06

>= 451.82

CUDA 11.0.2 GA

>= 450.51.05

>= 451.48

CUDA 11.0.1 RC

>= 450.36.06

>= 451.22

CUDA 10.2.89

>= 440.33

>= 441.22

CUDA 10.1 (10.1.105 general release, and updates)

>= 418.39

>= 418.96

CUDA 10.0.130

>= 410.48

>= 411.31

CUDA 9.2 (9.2.148 Update 1)

>= 396.37

>= 398.26

CUDA 9.2 (9.2.88)

>= 396.26

>= 397.44

CUDA 9.1 (9.1.85)

>= 390.46

>= 391.29

CUDA 9.0 (9.0.76)

>= 384.81

>= 385.54

CUDA 8.0 (8.0.61 GA2)

>= 375.26

>= 376.51

CUDA 8.0 (8.0.44)

>= 367.48

>= 369.30

CUDA 7.5 (7.5.16)

>= 352.31

>= 353.66

CUDA 7.0 (7.0.28)

>= 346.46

>= 347.62

2、安装CUDA11.1

ubuntu安装cuda11.2_AI界扛把子的博客-CSDN博客

linux安装pytorch(包括cuda与cudnn)_linux清华园按照pytorch1.12_BryceRui的博客-CSDN博客

CUDA Toolkit 12.2 Update 2 Downloads | NVIDIA Developer

  1. 官网地址

从官网下载cuda,特别注意:要选择run,不要选择deb。

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.runchmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run sudo ./cuda_10.1.105_418.39_linux.run

这里是下载的cuda 11.1版本

  1. 禁用X服务(黑屏)

  1. 给文件赋执行权限并安装

后续选择accepted,

除了驱动不选择(因为第一步已经安装了nvidia驱动了,如果前面没有安装nvidia,则该选项也需要),其他都选,具体界面如下

  1. 打开配置文件

在末尾添加写入(这个相当于选择cuda-11.1版本)

更新一下

输入nvcc -V,显示cuda版本,检测是否成功

查看版本信息

  1. whereis cuda
  2. whereis cudnn

cuda11.1及以下的卸载:

cuda10.0及以下的卸载:

cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/ sudo ./uninstall_cuda_xx.x.pl sudo rm -rf /usr/local/cuda-xx.x

sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "cuda*"

3、安装cudnn

  • 下载对应cuda 11.1 的cudnn版本

官网下载,找到与cuda版本配对的cudnn,查看官网配对,以及更全的版本配对,我的cuda为11.1,选择对应的cudnn版本

cuDNN Archive | NVIDIA Developer

  • 将下载的添加为压缩包并解压 (不同版本,则将cunn-11.1中11.1修改其他版本的数字即可)
  • 查看安装的cudnn版本
  • cudnn的卸载

如果有之前的残留版本最好卸载干净,同时路径中的cuda字样,要根据现实来定,cuda有可能需要替换为cuda-9.0或者其他

sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1/include/cudnn.h

sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.1/lib64/libcudnn*

四、安装pytroch

根据网址Start Locally | PyTorch选择配置

五、验证

以上安装完成后,打开python,执行以下脚本。

若输出true,则表示cuda可以使用了。然后开始愉快的torch之旅吧。

方法1:查看所有python的路径,不止一个

方法2:查看当前使用的python路径

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