Linux服务器安装cuda,cudnn，显卡驱动和pytorch超详细流程
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kingfoulin/article/details/98872965
基本的環境
查看自己操作系統的版本信息：cat /etc/issue或者是 cat /etc/lsb-release等命令
查看服務器顯卡信息：
顯卡驅動的安裝需要根據操作系統的版本進行選擇。
多版本的gcc 和g++
gcc和g++是很多驅動安裝過程中需要使用的編譯器，很多時候由于編譯器版本的不對應會使得安裝出現很多莫民奇妙的錯誤，根據經驗，現在的CUDA 10.1的話，也可以使用的是4.8，因此最好選擇4.8-5.4之間的版本比較好，兼容一點。對于多版本的gcc和g++的安裝進行詳細的講解：
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
這兩行用于將剛安裝的gcc和g++類似于注冊的操作加入到bin中，用于可選擇操作。也就是說通過這個操作不斷向系統注冊新的gcc和g++版本。
update-alternatives --config g++用于對版本進行選擇。進入之后根據提示完成選擇即可。如果權限不夠加 sudo。
驅動安裝
??如果需要安裝顯卡的話，需要先將舊版本的顯卡驅動卸載：
??sudo apt-get remove --purge nvidia*
??此外，安裝之前，需要先禁用一個東西。nouveau。
??sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
??在文件的最后面加入以下的內容:
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- 5
??檢查操作是否成功：lsmod | grep nouveau沒顯示即成功。
??顯卡驅動的安裝比較簡單，直接到官網進行對應的驅動的下載。點我下載
??注意在驅動的下載那里，操作系統的選擇直接選擇LInux-xbit即可，這個是可以搜索得到的，如果選擇ubuntu16等搜不到。親測直接搜索Linux 64-bit安裝有效可用！
??將下載好的顯卡驅動上傳到服務器進行安裝。
??sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run采用該命令進行驅動的安裝。安裝完成之后，可以采用以下命令進行檢查：
??nvidia-smi
CUDA安裝以及cudnn安裝
??CUDA是GPU進行計算的運算平臺，根據需要安裝對應版本的cuda。
這里需要注意的是，最好在安裝顯卡驅動的時候選擇對應的 cuda版本，然后在安裝cuda的時候的版本保持一致，雖然高版本的驅動可以兼容低版本的cuda。
這是我自己下載的版本。將下載的版本也上傳到服務器上進行安裝。
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run安裝方式可以百度一哈。
安裝過程中的選擇項：
如圖所示的，黃色的cuda是一個軟連接，紅色的是多個安裝好的CUDA修改軟連接就可以修改cuda的版本。
這是安裝完成之后的內容。安裝完成之后，采用
nvcc -V對安裝進行檢查。
如果提示沒有找到對應的命令的話，需要進行環境變量的配置。這里我們按照假設建立的cuda的軟連接的方式進行配置:
sudo vim ~/.bashrc加入以下的內容：
- 1
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之后再使用nvidia-smi
- 1
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進去之后花花綠綠的什么鬼一大堆，如果采用安裝的方式的話，需要每個版本的操作系統需要下載3個deb文件，就很煩。因此我們直接下載箭頭對應的版本，改文件的后綴是cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.0.29.solitairetheme8這種也是也是tgz。將下載來的文件進行解壓即可。
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解壓之后得到一個 cuda文件夾。采用如下的操作進行cudnn的安裝。(這時候的cudnn要直接安裝到對應的版本的cuda的真實的安裝路徑中。這樣建立軟連接的時候才會讀到cudnn文件)
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-xx.x/include # 填寫對應的版本的cuda路徑 sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-xx.x/lib64 # 填寫對應的版本的cuda路徑 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-xx.xx/include/cudnn.h /usr/local/cuda-xx.xx/lib64/libcudnn*- 1
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如果喜歡采用deb的安裝方式的，參見
以上流程如果走下來還是出錯的話，建議重新卸載顯卡驅動再來一次。
Anaconda了解和安裝
采用Anaconda進行python環境的管理是一個很高效的解決方案。從倉庫下載對應版本的軟件進行安裝。點我下載。
bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh安裝。安裝過程需要同意將安裝路徑加入到環境變量的配置文件中。
source ~.bashrc使其生效。
Pytorch安裝
到pytorch官網下載對應版本的pytorch 即可。官網
根據生產的命令進行安裝。安裝完成之后測試：
- 1
- 2
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如果torch.cuda.is_available()如果輸出是false，那就表示前面的驅動或者cuda的安裝有問題，最可能的就是驅動。直接卸載重新安裝顯卡驅動即可解決問題。
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以上是生活随笔為你收集整理的Linux服务器安装cuda,cudnn，显卡驱动和pytorch超详细流程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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