本文主要是介绍ubuntu18安装Anacondada、Nvidia Driver、CUDA以及更多，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
新装了一台双系统，为还原实验环境，要安装标题所示的常用工具框架等。
扫盲博客：理清GPU、CUDA、CUDA Toolkit、cuDNN关系以及下载安装
大致步骤：爆详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南
1. Anaconda
直接进入官网下载。
下载好后sh Anaconda.sh一路默认即可
配置路径sudo gedit ~/.bashrc
将下列语句加入末尾，注意按需修改
export PATH=/home/用户名/anaconda3/bin:$PATH
更新source ~/.bashrc
若需取消base字样，参考博文
2.Nvidia Driver
进入官网测试自己机器对应的驱动版本。
打开软件更新器——设置——附件驱动，选择所需版本，安装即可。
nvidia-smi #查看驱动版本等信息
其他方式参考博客
3.CUDA
进入官网选择机型，确定版本，下载.sh文件。
sudo sh cudaxxxx.run
#配置路径。
sudo vim ~/.bashrc
#在文件末尾加入以下两句。注意cuda版本更改。
export PATH=/usr/local/cuda-xxx/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-xxx/lib64$LD_LIBRARY_PATH
#激活环境变量
sudo source ~/.bashrc
重启，查看是否安装成功。
cd /usr/local/cuda-xx/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make ./deviceQuery
踩坑：
-
安装时不要选择驱动。因为之前已安装过。enter键取消。
-
禁用nouveau驱动。可根据官方文件。
ismod | grep nouveau
若无内容输出，则禁用成功。否则reboot后再次尝试执行。
-
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
输入nvcc -V
会提示安装nvidia-cuda-toolkit。尽量不使用该命令。
可参考博客。 -
显示双版本。
使用nvcc -V 与 nvidia-smi可能会显示不同的版本。
参考博客1，博客2
总之，nvidia-smi版本大于nvcc -V的版本不会有什么问题。
4.cuDNN
重点参考博客：Ubuntu18.04安装cudnn v8
进入官网，选择对应版本安装。
同时下载library、runtime、developer、code sample。
1.解压library，得到cuda文件夹。
tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz
2.将文件复制到 CUDA 路径下（官方建议路径设置为cuda）
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-xx.x/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-xx.x/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-xx.x/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-xx.x/lib64/libcudnn*
3.安装runtime、developer、code sample。
#根据不同文件名称修改代码
sudo dpkg -i libcudnn8_x.x.x-1+cudax.x_amd64.deb
4.测试是否安装成功。
#复制 cuDNN sample到有读写权限的文件夹下：
$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
#cd到复制的mnistcudnn目录下
$ cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
#编译mnistCUDNN sample.
$make clean && make
#运行
./mnistCUDNN
此处有坑:make时提示
FreeImage.h：没有那个文件或目录
运行
sodu apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
5.YOLOV3安装
1.环境安装
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
2.下载预训练权重
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
3.测试
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg
4.安装遇到的问题
解决方法，重新下载darknet文件，链接：https://github.com/rickkcir/darknet
持续更新
这篇关于ubuntu18安装Anacondada、Nvidia Driver、CUDA以及更多的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
