ubuntu安装显卡驱动和cuda教程

编辑: admin 分类: centos 发布时间: 2021-12-29 来源:互联网
目录
  • 1. 卸载原始的驱动
  • 2. 下载新显卡驱动
  • 2.1 安装显卡驱动
  • 3 安装cuda
    • 查看nvcc -V
    • cudatoolkit
  • 4. 安装cudnn
    • 5. 安装anaconda
      • 添加环境变量
      • 替换anaconda源
      • 查看tensorflow版本
      • 测试安装的tensorflow

    写在最前面：

    最新的版本不一定是好的，合适的才是最好的，建议cuda10.1+cudnn7.6.5

    1. 卸载原始的驱动

    #查看安装的包
apt list --installed|grep -i nvidia
#卸载包
apt-get purge nvidia*

    2. 下载新显卡驱动

    https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

    在这里插入图片描述

    复制下载链接，在系统中用wget下载

    #下载
wget https://cn.download.nvidia.cn/tesla/470.57.02/NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run
#安装
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run

    2.1 安装显卡驱动

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    3 安装cuda

    官网链接

    选择cuda版本，要和驱动的cuda版本一致

    wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux

    在这里插入图片描述

    添加环境变量，将上图中的建议加到.bashrc文件中

    Please make sure that

              PATH includes /usr/local/cuda-11.4/bin
              LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-11.4/lib64, or,
                       add /usr/local/cuda-11.4/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root 
    vim ~/.bashrc
#添加路径
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.4/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.4/lib64
#使环境生效
source ~/.bashrc

    查看nvcc -V

    在这里插入图片描述

    cudatoolkit

    sud【文章转自：韩国cn2服务器 转载请保留连接】o apt install nvidia-cuda-toolkit

    4. 安装cudnn

    安装cudnn

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    在这里插入图片描述

    wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/Ubuntu18_04-x64/libcudnn8_8.2.2.26-1%2Bcuda11.4_amd64.deb?aJLLhXbzztwE4iizwf68uvg1s73kk4KKBGqv6B0UkO9HhnOhOsGHlyo1Br5CWc0nAIJLmc6C5SkLYqbdQqdZBoAdcVQgBTmWKXJXigR7roUeXd0VIKUuM57UKWMp3BUQgr6SQ4kkGnRRtUJ5mJt
dpkg -i libcudnn8_8.2.2.26-1+cuda11.4_amd64.deb

    在这里插入图片描述

    5. 安装anaconda

    wget https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

    在这里插入图片描述

    添加环境变量

    vim ~/.bashrc
export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH"
source ~/.bashrc

    在这里插入图片描述

    替换anaconda源

    """更换清华conda源"""
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

    查看tensorflow版本

    在这里插入图片描述

    pip install tensorflow-gpu==2.2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    测试安装的tensorflow

    import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())
tf.__version__
tf.__path__

    在这里插入图片描述

    上述报错原因是cuda版本太高了，要选择10.1版本

    在这里插入图片描述

    上述报错原因是cudnn版本太高了，要选择7.6.5版本

    默认Python2调整为Python3

    apt-get install python3.7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150

    sudo apt install python3-pip

    以上就是ubuntu安装显卡驱动和cuda教程的详细内容，更多关于ubuntu安装显卡驱动和cuda的资料请关注海外IDC网其它相关文章！

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