安装Cuda+CuDNN+Pytorch+Tensorflow.docx
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2019-06-10
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0.开始花费了很长时间未成功：
在系统里更新显卡驱动，最高版本 384，但是要求是 R390：“Before installing the CUDA
Toolkit on Linux, please ensure that you have the latest NVIDIA driver R390 installed. The latest
NVIDIA R390 driver is available at: www.nvidia.com/drivers”
下载了：NVIDIA-Linux-x86_64-390.25.run。安装失败,所以更无法安装 NVIDIA cuda.(后续
反思应该是 Ubuntu 版本选择错了,应该是 16.X)
安装步骤
(1)安装更新显卡驱动
系统更新界面更新,版本号为 384
(2)安装 CUDA
选择正确选项,特别是 Ubuntu 的版本是 16.X,不是 17.X
下载完成后执行以下命令：
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
注意：执行后会有一系列提示让你确认，但是注意，有个地方务必选择不要安装
OpenGL;有个让你选择是否安装 nvidia384 驱动时，一定要选择否：
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
因为前面我们已经安装了更加新的 nvidia384，所以这里不要选择安装。其余的都直接
默认或者选择是即可。
添加路径:
sudo gedit ~/.bashrc
# added by qianrong
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
(3)安装 cuDNN
下载:libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
另外参照: https://www.cnblogs.com/iloveblog/p/7683349.html
经过检验安装成功,显示了 GPU 信息.
(4)在 anaconda 下安装 pytorch
在 pytorch 网站 http://pytorch.org/previous-versions/ 下载：
torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
torchvision-0.1.8-py2.py3-none-any.whl
在"下载"路径下安装:
pip install torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip install torchvision-0.1.8-py2.py3-none-any.whl
(5)在 anaconda 下安装 tensorflow
翻墙下载了:tensorflow_gpu-1.5.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
在"下载"路径下安装:
pip install tensorflow_gpu-1.5.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
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