Ubuntu14配置cuda8
- 1安装NVIDIA显卡驱动
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- 1.1 禁用nouveau（自带驱动）
- 1.2 禁用X server
- 1.3 安装驱动
- 2 安装CUDA
- 3 安装cuDNN（深度学习加速器）
- 附加：安装好上述环境后安装darknet
参考：
安装CUDA：Ubuntu 安装cuda-9.0
安装cudnn：Ubuntu安装cudnn
准备工作：把cuda和cudnn下载好，我是放在download目录下。
1安装NVIDIA显卡驱动
1.1 禁用nouveau（自带驱动）
ubuntu 默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法安装nvidia显卡驱动。
编辑文件blacklist.conf
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
若未安装vim则sudo apt-get install vim安装或使用vi
在文件最后部分插入以下两行内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新系统
sudo update-initramfs -u
重启系统（一定要重启，注销不行）
验证nouveau是否已禁用
lsmod | grep nouveau
没有信息显示，说明nouveau已被禁用。
1.2 禁用X server
如果不禁用，在安装时会报下错：
怎样关闭X server：
在ubuntu下按ctrl+alt+f1进入命令行界面（控制器），
然后在输入：
sudo service lightdm stop //这个是关闭图形界面，不执行会出错。
然后卸载掉原有驱动：
sudo apt-get remove nvidia-* （若安装过其他版本或其他方式安装过驱动执行此项）
然后可以在控制器里安装驱动了。
1.3 安装驱动
进入下载好的驱动.run文件目录，
改变文件的执行权限：
然后开始安装：
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files //只有禁用opengl这样安装才不会出现循环登陆的问题
-no-x-check：安装驱动时关闭X服务
-no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau
-no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件
（后面几项如果不写，装好驱动后系统会循环登录…）
安装结束后，输入
sudo service lightdm restart
重启X server，这时就可以登入桌面了。
桌面终端，挂载Nvidia驱动：
modprobe nvidia
检查驱动是否安装成功：
nvidia-smi
如果出现如下提示，则说明安装成功：
2 安装CUDA
由于我的系统是Ubuntu14.04，不支持cuda9及以上版本，因此安装了cuda8.
步骤：
进入下载好的cuda目录（我下载的是run文件），更改权限（直接777），然后
sudo ./cuda.......run
开始安装
出现下边边的界面时使用按键“Q”跳过。
嘛也不说了，就是接受 accept
到了选择安装显卡驱动时，由于前面已经安装好了驱动，这里使用“n”选择不安装。
后边就是选择是或者默认设置一直往下继续进行。
安装完成后添加环境变量
打开环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
在环境变量中进行添加
#cuda-9.0
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}}
将环境变量文件保存关闭，并且在终端中输入环境变量更新指令
source ~/.bashrc
验证安装是否成功
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make all
./deviceQuery
在终端中输入上边的指令，如果终端中显示下边的指令，result=pass 则证明cuda-9.0安装成功。
3 安装cuDNN（深度学习加速器）
cuDNN的下载链接在文章开始，需要注册账号，下载选择和cuda版本匹配的，我选择的是cuDNN v7.1.3for CUDA 8.0，选择第一个for Linux版。
安装过程实际上是把cudnn的头文件复制到CUDA的头文件目录里面去；把cuDNN的库复制到CUDA的库目录里面去。
首先需要将下载的cudnn tgz包解压，之后再执行如下命令：（大家也可以一个一个的移动到相应的cuda文件下）：
# 复制cudnn头文件
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/
# 复制cudnn的库
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
# 添加可执行权限
sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*
测试：
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果出现类似这样的说明安装成功。
附加：安装好上述环境后安装darknet
darknet官网教程，先GitHub克隆到电脑，然后进入darknet目录：
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
如果不需要cuda、cudnn、opencv，可以直接接着make编译即可。如果需要，则要修改一下该目录的Makefile文件：
sudo gedit Makefile
把前几行需要用到的把0修改成1保存即可，然后执行make编译。
编译过程中可能报错：
nvcc"not found
[obj/convolutional_kernals.o] Error 127
解决办法是：
修改刚才那个Makefile，找到NVCC=nvcc那一行，修改为
NVCC=/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc
即把中间路径加上去，保存再执行make即可。
安装完darknet后，测试时可能又出现这样的错误：
ImportError: libcudart.so.8.0:cannot open shared object file:No such file or…
解决办法参考：
https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81007904