linux20.04 cuda避坑安装/nvidia驱动/环境配置/安装cuDNN

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linux20.04 cuda避坑安装/nvidia驱动/环境配置/安装cuDNN

2022-12-12 21:49| 来源: 网络整理| 查看: 265

nvidia驱动安装及配置过程

一: 【nvidia】1.命令行方式安装nvidia显卡驱动     刚刚下载linux系统没有安装nvidia驱动的小伙伴门要注意!     我们想要安装cuda,nvidia驱动是必不可少的

这种方法作为推荐方法来使用。第一步:查询合适的显卡驱动

        #输入命令     ubuntu-drivers devices

 该命令会列出所有需要驱动的设备,以及这些设备所匹配的驱动。

 我的ubuntu系统版本选择的是20.04 x86_64版

执行该命令有三种结果:     第一种,输出“Command ‘ubuntu-drivers’ not found, but can be installed with: sudo apt install ubuntu-drivers-common”     在这里插入图片描述

    按照提示命令执行即可。

 第二种,命令执行后,无任务内容输出,这时要执行如下命令:

 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #填加显卡安装源  sudo apt-get update

    第三种,就是输出正常结果:

 

 在这里标红的就显示出了我们目前最新版本的nvidia驱动

接下来就是安装驱动了第二步:安装驱动

sudo ubuntu-drivers autoinstall

这是一个自动安装,他会选定你当前系统版本比较合适的版本进行自动下载安装(大多数是选择最新版本)

我选择的就是指定版本安装(对自己电脑硬件没信心的话可以尝试把版本调低一点)

sudo apt install nvidia-driver-520

虽然也是最新版本,但是个人觉得更加清楚更容易上手

第三步:重启电脑并验证安装     电脑终端重启指令(输入指令前记得把各种文件保存关闭一下)   

sudo reboot     

验证时,终端输入:

nvidia-smi

完成nvidia驱动安装后我们就可以下载安装CUDA,同时我们也知晓了CUDA的最高版本

 CUDA安装及配置过程

1.查看操作系统版本及支持CUDA版本

        我在这里直接复制了之前安装nvidia驱动的一个操作

        #输入命令     ubuntu-drivers devices

 该命令会列出所有需要驱动的设备,以及这些设备所匹配的驱动。

2)查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为:11.8,即下载CUDA时版本要控制在11.8以下

2.官网下载并安装对应版本CUDA     https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 1)根据系统支持版本下载对应版本的CUDA Toolkit,作者此处选择CUDA11.0(这是linux20.04最低的配置选择了)CUDA下载并不是版本越高越好,我们同时要注意cuda的稳定性与自己的显卡和操作系统是否契合 2)选择所需版本,通过对应命令进行下载安装(注意此处需要记住下载文件的目录,之后需要找到)

 按照顺序输入上图 下方的两条指令

第一条指令是让我们去下载cuda安装包

第二条指令是让我们去安装cuda

其中包括是否选择安装Nvidia显卡驱动,如果本地已有驱动,可选择不安装(使用上下方向键,将光标移至Driver,点击Enter即可)

在第二条指令时我遇见了一个无法安装的问题在这里给出解决方案 Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details

报错说明在安装cuda过程中又安装了一次driver CUDA,而nvidia-smi的有效信息界面说明我们已经安装过了driver CUDA。因此在安装cuda的步骤中,需要将下图第一行的Driver CUDA 11.0去掉。

注意:回车键作用是将 [X] 就会变成[  ],[X]代表有,[  ]代表无。

 因为刚才nvidia-smi有显示的东西,因此需要将第一行的[X] Driver去掉,光标走到第一行,按回车,变成如下图所示,然后install即可。

完成后我们的cuda就安装好了

接下来的问题就是:

环境配置

在这里有一个保存的问题

sudo gedit ~/.bashrc

我们可以直接打开终端输入

在打开的文档内输入(文档的最后一行开始输入)

#正确格式如下: export PATH="/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH"

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

点击保存后,关闭文档

然后刷新环境变量

source ~/.bashrc

我们在来检测一下cuda是否成功了。

输入: nvcc -V ,显示如下图,说明成功

 

下载安装cuDNN 首先确定和你已经安装好的cuda版本要一致。这一点很重要,不知道的可以去nvidia官网瞅瞅嘛 官网连接 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

将下载的 cuDNN Library for Linux (x86_64) 解压,复制解压出来的文件到安装好的CUDA环境中 如何解压呢? 这样子操作:进入你这个文件里,右键在终端里打开。然后输入

在这里我们要找到下载安装好的cudnn文件确定路径进行绝对路径的文件调整

命令效果:将cudnn中的cudnn.h 文件复制到cuda的include文件中

sudo cp /绝对路径/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

命令效果:将cudnn中的libcudnn* 文件复制到cuda的lib64文件中

sudo cp /绝对路径/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

命令效果:更改原先cudnn的文件路径进入cuda直接运行的替换权限

更改权限输入:sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*



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