原文鏈接：https://blog.csdn.net/kingfoulin/article/details/98872965

基本的環(huán)境

首先了解自己服務(wù)器的操作系統(tǒng)內(nèi)核版本等信息：

查看自己操作系統(tǒng)的版本信息：cat /etc/issue或者是 cat /etc/lsb-release等命令

查看服務(wù)器顯卡信息：

lspci | grep -i nvidia查看全部顯卡信息。

nvidia-smi如果已經(jīng)安裝了對應(yīng)的顯卡驅(qū)動的話可以采用這個命令。

cat /proc/driver/nvidia/version查看安裝的顯卡的驅(qū)動信息。

顯卡驅(qū)動的安裝需要根據(jù)操作系統(tǒng)的版本進(jìn)行選擇。

多版本的gcc 和g++

gcc和g++是很多驅(qū)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(yīng)會使得安裝出現(xiàn)很多莫民奇妙的錯誤，根據(jù)經(jīng)驗，現(xiàn)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(jìn)行詳細(xì)的講解：

查看自己的gcc和g++版本：gcc --version以及 g++ --version

安裝新的或者安裝多版本的gcc以及g++的流程：

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test首先加入一些更新的倉庫,以便于更新。

sudo apt-get update以及sudo apt get update對需要的軟件包等進(jìn)行必要的更新。

sudo apt-get install gcc-4.9以及sudo apt-get install g++-4.9用于安裝對應(yīng)版本的gcc以及g++。注意自己需要的版本自己修改。

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
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(tǒng)注冊新的gcc和g++版本。

update-alternatives --config gcc
update-alternatives --config g++用于對版本進(jìn)行選擇。進(jìn)入之后根據(jù)提示完成選擇即可。如果權(quán)限不夠加 sudo。

一般我們是使用4.8-5.4之間的版本編譯器即可。如果還是出現(xiàn)錯誤的話，首選的操作應(yīng)該是卸載顯卡驅(qū)動重裝顯卡驅(qū)動。這個方法的成功率最高。

驅(qū)動安裝

??如果需要安裝顯卡的話，需要先將舊版本的顯卡驅(qū)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(nèi)容:

blacklist nouveau blacklist lbm-nouveau options nouveau modeset=0 alias nouveau off alias lbm-nouveau off

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??檢查操作是否成功：lsmod | grep nouveau沒顯示即成功。

??顯卡驅(qū)動的安裝比較簡單，直接到官網(wǎng)進(jìn)行對應(yīng)的驅(qū)動的下載。點我下載

??注意在驅(qū)動的下載那里，操作系統(tǒng)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(qū)動上傳到服務(wù)器進(jìn)行安裝。

??sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run采用該命令進(jìn)行驅(qū)動的安裝。安裝完成之后，可以采用以下命令進(jìn)行檢查：

??nvidia-smi

CUDA安裝以及cudnn安裝

??CUDA是GPU進(jìn)行計算的運算平臺，根據(jù)需要安裝對應(yīng)版本的cuda。
這里需要注意的是，最好在安裝顯卡驅(qū)動的時候選擇對應(yīng)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(qū)動可以兼容低版本的cuda。

下載對應(yīng)版本的cuda。cuda各個版本下載點我哦。由于這個網(wǎng)站的入口比較難找，大家最好保存起來哦。
這是我自己下載的版本。將下載的版本也上傳到服務(wù)器上進(jìn)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：

nvidia accelerated graphics driver ，n 。因為我們已經(jīng)安裝過。

其他的都選yes。

軟連接的建立。注意還有一個選項是軟連接的建立，會在/usr/local/下面建立一個軟連接cuda該軟連接連接到安裝的真正的cuda-10.0的地址。軟連接的建立可以用于多個版本的cuda的管理。
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(nèi)容。安裝完成之后，采用

nvcc -V對安裝進(jìn)行檢查。



如果提示沒有找到對應(yīng)的命令的話，需要進(jìn)行環(huán)境變量的配置。這里我們按照假設(shè)建立的cuda的軟連接的方式進(jìn)行配置:

sudo vim ~/.bashrc加入以下的內(nèi)容：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

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之后再使用nvidia-smi

多版本的CUDA管理。其實很簡單，就是那個軟連接的管理，例如我需要其他版本的cuda，由于我的環(huán)境比變量直接指向的是一個軟連接，因此我可以刪除舊的軟連接再建立新的軟連接的方式來實現(xiàn)不同版本的cuda的切換。

sudo rm -rf cuda # 刪除舊版本的軟連接 sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda # 建立新版本的軟連接，前面的路徑是需要的版本的cuda的安裝路徑。

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安裝對應(yīng)的cudnn。根據(jù)cuda版本選擇對應(yīng)的cudnn進(jìn)行安裝。點我進(jìn)行下載
進(jìn)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(tǒng)需要下載3個deb文件，就很煩。因此我們直接下載箭頭對應(yīng)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(jìn)行解壓即可。

cp cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.0.29.solitairetheme8 cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.0.29.tgz # 換后綴 tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz # 解壓

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解壓之后得到一個 cuda文件夾。采用如下的操作進(jìn)行cudnn的安裝。(這時候的cudnn要直接安裝到對應(yīng)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(yīng)的版本的cuda路徑 sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-xx.x/lib64 # 填寫對應(yīng)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*

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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(qū)動再來一次。

Anaconda了解和安裝

采用Anaconda進(jìn)行python環(huán)境的管理是一個很高效的解決方案。從倉庫下載對應(yīng)版本的軟件進(jìn)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(huán)境變量的配置文件中。
source ~.bashrc使其生效。

建立自己新的環(huán)境 conda create-n your_name python=your_version

激活新的環(huán)境 source activate your_name

Pytorch安裝

到pytorch官網(wǎng)下載對應(yīng)版本的pytorch 即可。官網(wǎng)

根據(jù)生產(chǎn)的命令進(jìn)行安裝。安裝完成之后測試：

python # 進(jìn)入python 環(huán)境 import torch # 導(dǎo)入安裝的pytorch包 torch.cuda.is_available() # 檢查cuda是否可以使用

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如果torch.cuda.is_available()如果輸出是false，那就表示前面的驅(qū)動或者cuda的安裝有問題，最可能的就是驅(qū)動。直接卸載重新安裝顯卡驅(qū)動即可解決問題。

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總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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