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本机情况

操作系统:Ubuntu16.04
显卡:GTX1050

显卡驱动安装

1.安装依赖并下载显卡驱动

依次输入:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev
sudo apt-get install libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

然后在2.禁用Ubuntu自带显卡驱动

先输入:

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

然后在最后一行加上 blacklist nouveau,保存退出。

再然后在终端输入:

sudo update-initramfs -u

最后重启电脑

3.安装驱动

1.启动电脑后,首先设置密码,因为登录文字界面需要密码

sudo passwd

2.进入文字界面(Ctrl+Alt+F1~F6),然后输入命令。 注:切换到图形界面快捷键:(Ctrl+Alt+F7)

sudo service lightdm stop # 关闭图形界面

进入驱动文件所在目录,输入命令(NVIDIA… .run代替驱动名称)

sudo chmod 777 NVIDIA… .run # 添加执行权限
sudo ./NVIDIA… .run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

网上有的教程是sudo ./NVIDIA… .run,只输入这个命令,驱动安装成功后或会在登录界面无限重启。

完成后,重启电脑,输入指令验证

nvidia-smi

若显示GPU信息,则安装成功,如图
在这里插入图片描述

注意

现在比较新的显卡驱动安装以后会在上图的右上角显示显卡对应的CUDA版本,最好接下来安装CUDA时就使用这个版本,以免出现玄学问题。如果没有显示,可按照你自己生成的上图左上角显示的显卡驱动版本(我这里是440.33.01)对应下图选择CUDA版本,或者自己搜索查询。
在这里插入图片描述

CUDA、cuDNN安装

CUDA:是Nvidia推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。只有安装这个框架才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。
CUDNN:是Nvidia推出的针对深度卷积神经网络的加速库。

1.CUDA安装

1.在官网下载驱动【CUDA各版本官方下载地址】注:最好选用适合你显卡的CUDA版本,避免出现玄学问题,选择方法在上方。
进入网站以后,选择对应的CUDA版本点击进入,并依次选择Linux->x86->…(按照机子情况选择),最后的安装方式不要选择网络安装,选择前两个local安装都可以,并且按照下面给出的安装命令进行安装。
在这里插入图片描述 然后添加环境变量:
打开~/.bashrc文件:

sudo gedit ~/.bashrc

将以下内容写入到~/.bashrc尾部

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存,并更新环境变量,输入:

source ~/.bashrc

最后测试CUDA的例子

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

如果出现下列信息表示安装成功。
在这里插入图片描述

2.cuDNN安装

1.下载cuDNN,进入cuDNN官网下载页面【下载链接】,勾选我同意,最后如下图所示,每个版本的cuDNN的后面都会显示对应的CUDA版本,请按照你安装的CUDA来选择cuDNN版本。
在这里插入图片描述然后点击对应版本的cuDNN,如下图,选择第一个cuDNN Library for Linux (x86)下载。在这里插入图片描述
2.安装(上面直接下载的cdDNN的文件包,并没有选择deb安装,本机deb安装方式失败)

进入cuDNN文件所在目录,解压:

sudo tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.1.13 

然后拷贝一些头文件和库文件到CUDA安装目录,并赋予运行权限:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

最后查看cuDNN版本,确保安装成功:
注:新版的cuDNN改版了,查看版本的命令和以往版本不同:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2(老版本方法)

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2(新版本方法)

如果出现以下内容,说明成功。
在这里插入图片描述

参考文章:
1.ubuntu+OpenCV3.3.0+CUDA配置详情
2.Ubuntu:安装cudnn10.1