ubuntu18安装Anacondada、Nvidia Driver、CUDA以及更多

2023-12-16 23:32

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

在这里插入图片描述
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:

  1. 安装时不要选择驱动。因为之前已安装过。enter键取消。在这里插入图片描述

  2. 禁用nouveau驱动。可根据官方文件。在这里插入图片描述

ismod | grep nouveau

若无内容输出,则禁用成功。否则reboot后再次尝试执行。

  1. 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。

  2. 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。
在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述解决方法,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!



http://www.chinasem.cn/article/502303

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