1、首先是更新自己的圖形驅動,最好用系統自帶驅動```很多教程都教了如何升級驅動,不過升級驅動安裝過程不適合新手體驗,會出bug。所以最好是用這種自帶更新的。(一個小tip,,一般我在裝Linux軟體的時候會直接去軟體倉庫里找,比如說shutter什麼的)
我這裡的軟體更新器顯示了一個nvdia-384的驅動,後面實驗需要用到390以上的nvidia版本,所以我也要手動升級一下了
2、查看你的顯卡
打開終端 用命令nvidia-smi 查看,會得到以下
說明我的這個驅動是384.130版本的。
如果不是nvidia顯卡的,那沒有辦法裝cuda什麼的,後面就不用看了。。
lspci | grep VGA # 查看集成顯卡
lspci | grep NVIDIA # 查看NVIDIA顯卡
上面兩條命令分別是查看集成顯卡和獨立顯卡的。
顯示出來這個就說明一切正常。
找到系統的軟體更新器,點擊附加驅動,會顯示自帶的nvidia的各個版本驅動,選擇你需要的進行安裝。
有一些源可能不穩定,導致安裝不成功,所以我在Ubuntu那裡安裝時候都是用中國伺服器的源。
以上,我選擇的是nvidia390.87的版本。然後點擊應用更改。
然後更新一下,在終端輸入
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
Ok了!截至到現在還算順利。不過我系統出了點小bug,fix了半天。純凈新裝的系統應該問題不大
就是說安裝過程中bug了不要灰心,大不了重裝幾遍系統,沒啥的,遇到哪bug就百度哪。最後我幾乎是遇上過所有安裝的問題了。。那段時間真的很煩躁也很浮躁。但是我還不想放棄,哈哈哈哈哈。現在為止還不想承認自己弱智。。。
以前看過網上說很多女生呢,自己都不用寫代碼調bug的,撒撒嬌就有男同學或者男朋友分分中出現來幫你解決問題。但現實的情況是,不!可!能!除非你有劉亦菲一樣的美貌和林志玲的嗓音讓人無法拒絕的魅力。不然正常的工程師都會覺得這人腦子可能不太靈光。幫你可能是出於禮貌,一直幫你肯定是沒有道理的,因為用這些時間能創造的價值遠比撩妹子值回血本N倍。優秀的程序員也不缺妹子啊說實在。。。所以女生不要想著靠這些去偷懶了,還是自己掌握了技能比什麼都強。據我所知,喜歡傻了吧唧女孩的不多,大多數優秀的男生會傾向於選擇優秀,甚至比自己優秀的多的女生。當然了,長得美如劉亦菲是另一種。。。跟我們這些平凡的女孩不能同日而語。
不費話了。
接著開始裝cuda9.0
1、根據官網的步驟先要verify你的nvidia,前面這一步我們已經進行過了
然後是查看你的版本號
uname -m && cat /etc/*release
長這樣
說明是在64位系統下運行的,這個真的很重要。
2、然後查看gcc版本
gcc --version
我自己沒裝,所以要裝一下```可以用以下命令
sudo apt-get install gcc
或
sudo apt-get install build-essential
然後查看
gcc –version
迅速裝好!(我好像之前裝了但是寫錯命令了)
3、查看Kernal headers(說實在不是為了寫這篇文檔我肯定不會把instruction看那麼仔細的,好像重新學了一遍一樣``)
uname -r
可以看到我的這個版本辣!
可以用下面的命令來安裝當前運行的內核的頭文件和開發包
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
4、下載cuda
安裝cuda有兩種方法,一種是安裝Deb格式的包,還有一種是運行runfile的文件。官方推薦用前者,後面那種就不再說了。
附上鏈接:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
如果有之前安裝過的,還是得卸載乾淨,不然會發生一些衝突。
(下載時間有點長,可以先干點別的,比如安裝個python3.6的anaconda,這個安裝起來就簡單多了,現在新版本也是溜的很,可以先下載python3.7版本,裝好以後再進去用命令conda install python=3.6改成python3.6的。官網的documentation真的非常簡潔,鏈接:http://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/faq/#how-do-i-get-the-latest-anaconda-with-python-3-5)
5、安裝cuda
泡個咖啡,溜達一圈,終於下載完了,也歇了歇眼睛(不要久坐,要注意活動頸椎和保護眼睛哦,什麼技術都比不上身體好重要,在這個社會上擁有一個好身體,你就贏在路上了!)
1)sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
2)sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub#version這裡就是填你安裝包上寫的那個
3)sudo apt-get update
4)sudo apt-get install cuda
看著運行中的程序,心情棒棒的希望別報錯``````````
好了裝完了``
需要把cuda9.0添加進入系統變數
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
重啟
6、安裝cuDNN
鏈接:https://developer.nvidia.com/cudnn
得需要註冊一個帳號才可以下載,找到對應的下載版本
下載````
然後點擊上面的Installation guide
可以看到overview寫著 The
NVIDIA CUDA Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
這個cuDNN就是用於深度神經網路的加速庫,是不是有點exciting了,深度學習就是離你如此之近!
然後解壓你剛剛下載的安裝包,注意是一個tgz文件
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz # 後面的東西就是你下載的文件名,可能跟這句命令的文件名不一樣,注意改一下。
然後把這個.h的頭文件複製到你剛才那個cuda-9.0下面
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*
沒有錯誤提示就是裝好了這一步了。
用一行命令查看是否安裝好
nvcc -V
這樣就是OK了
編譯測試
cd /usr/local/cuda-9.0/samples
sudo make
等十幾分鐘``````吃個下午茶,溜達一下,看會文獻。
運行編譯生成的二進位文件
cd bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
PASS了!開心!但是我看到編譯過程中有很多warning,有提到可能用gcc+ 的4 is greater
不管怎麼說成功就好了!
測試一下跟cuda的鏈接情況
./bandwidthTest
7、然後裝tensorflow測試
在開頭的方我裝了anaconda,然後把版本切回3.6,所以這裡就直接用conda安裝tensorflow了。
conda install tensorflow-gpu
好```繼續等待安裝`````現在六點半辣我先吃個盒飯。
七點整,裝好了。
測試
先打開python
輸入命令:
python
import tensorflow as tf
沒有報錯就是好了~~嘻嘻。開開心心去健身~