Nvidia418+CUDA10.0+CUDNN7.6.2+Tensoflow1.13.1.docx

Nvidia418+CUDA10.0+CUDNN7.6.2+Tensoflow1.13.1 安装配置 本文将指导 Ubuntu 用户安装 Nvidia418+CUDA10.0+CUDNN7.6.2+Tensoflow1.13.1，分为两个步骤：安装 Nvidia 显卡驱动和安装 CUDA10.0+CUDNN7.6.2+Tensoflow1.13.1。 安装 Nvidia 显卡驱动 1. 查看自己应该装什么型号的 NVIDIA 驱动：系统设置 -> 详细信息 2. 下载驱动：英伟达官网（https://www.geforce.cn/drivers） 3. 查看 CUDA 与 NVIDIA 相应版本要求：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 4. 安装当前运行的内核的内核头文件和开发包：`sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)` 5. 禁止第三方驱动：编辑 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf` 文件，添加 `blacklist nouveau` 和 `options nouveau modeset=0` 6. 更新内核：`sudo update-initramfs -u` 7. 重启：`reboot` 8. 检查第三方驱动是否被禁用：`lsmod | grep nouveau` 9. 如果第三方驱动被禁用，则进入文本模式进行安装 10. 安装驱动：`sudo bash NVIDIA*.run` 安装 CUDA10.0+CUDNN7.6.2+Tensoflow1.13.1 1. 下载 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2. 安装 CUDA：`sudo sh cuda*.run` 3. 出现 cuda 文件自带 NVIDIA 版本，是否覆盖原来安装驱动版本时选择 no 4. 安装完成后，会在 home 目录下生成一个 NVIDIA_CUDA-*_Samples 的样例 5. 编译样例：`make -j8` 6. 执行 deviceQuery：`cd bin/x86_64/linux/release/./deviceQuery` 7. 设置环境变量：`vim ~/.bashrc`，添加 `export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH` 和 `export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH` 8. 载入配置：`source ~/.bashrc` 9. 使用 nvcc -V 查看是否安装成功 安装完成后，您可以使用 Nvidia418+CUDA10.0+CUDNN7.6.2+Tensoflow1.13.1 进行深度学习和机器学习开发。