深度学习开发环境配置 Ubuntu18.04+驱动+CUDA10.2+CUDNN8.4.0
一. Nvidia驱动安装
- 禁用nouveau
创建下面文件：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf写入以下内容：
blacklist nouveau options nouveau modeset=0执行以下命令使禁用生效并且重启：
sudo update-initramfs -u sudo reboot重启后可以验证是否生效，若无输出则生效：
lsmod | grep nouveau- NVIDIA驱动安装
- 使用标准Ubuntu 仓库进行自动化安装
在命令行中输入如下命令：
~$ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:2c/0000:2c:00.0/0000:2d:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001E30sv0000103Csd0000129Ebc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation driver : nvidia-driver-418-server - distro non-free driver : nvidia-driver-450-server - distro non-free driver : nvidia-driver-470-server - distro non-free driver : nvidia-driver-470 - distro non-free driver : nvidia-driver-510-server - distro non-free recommended driver : nvidia-driver-510 - third-party free driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin从输出结果可以看到，建议安装驱动程序是 nvidia-510版本的驱动。如果您同意该建议，请再次使用Ubuntu驱动程序命令来安装所有推荐的驱动程序。
sudo ubuntu-drivers autoinstall安装结束重启系统即可
- 使用PPA仓库进行自动安装
使用图形驱动程序PPA存储库允许我们安装NVIDIA beta驱动程序，但是这种方法存在不稳定的风险。
首先，将ppa:graphics-drivers/ppa存储库添加到系统中：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update接下来，识别显卡模型和推荐的驱动程序：
ubuntu-drivers devices
== /sys/devices/pci0000:2c/0000:2c:00.0/0000:2d:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001E30sv0000103Csd0000129Ebc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation driver : nvidia-driver-418-server - distro non-free driver : nvidia-driver-450-server - distro non-free driver : nvidia-driver-470-server - distro non-free driver : nvidia-driver-470 - distro non-free driver : nvidia-driver-510-server - distro non-free recommended driver : nvidia-driver-510 - third-party free driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin安装推荐的驱动：
sudo apt install nvidia-510安装完毕重启检验是否安装成功：
nvidia-smi二.CUDA10.2 安装
如果已经安装了cuda需要先进行完全卸载：
sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""cuda*"sudoapt-get--purgeremove"*nvidia*"sudoapt-getpurge nvidia*sudoapt-getautoremovesudoapt-getautocleansudorm-rf/usr/local/cuda*进入Nvidia cuda下载地址：
NVIDIA官方最新版CUDA
Linux_x86_64-Ubuntu18.04-10.2版本CUDA
选择平台信息：
根据安装方式进行安装：
!!!注意安装的时候由于已经安装了驱动所以要取消驱动的安装项
安装后执行nvcc -V查看cuda是否正常安安装：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019 Cuda compilation tools, release 10.2, V10.2.89或者cat /usr/local/cuda/version.txt输出CUDA Version 10.2.89
如果nvcc和安装cuda的版本不匹配 在.bashrc最后添加：
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda随后source ~/.bashrc即可
三.CUDNN安装
下载地址（需要注册Nvidia账号）： > [https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)A. deb安装方式
按照官方教程进行安装：
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html
安装下载的cudnn安装包
sudodpkg-icudnn-local-repo-${OS}-8.x.x.x_1.0-1_amd64.debImport the CUDA GPG key
sudoapt-keyadd/var/cudnn-local-repo-*/7fa2af80.pub更新软件源
sudoapt-getupdateInstall the runtime library/developer library/code samples and the cuDNN library documentation
sudoapt-getinstalllibcudnn8=8.x.x.x-1+cudaX.Ysudoapt-getinstalllibcudnn8-dev=8.x.x.x-1+cudaX.Ysudoapt-getinstalllibcudnn8-samples=8.x.x.x-1+cudaX.Y如：
sudoapt-getinstalllibcudnn8=8.4.0.27-1+cuda10.2测试
1）将/usr/src/cudnn_samples_v8/文件夹拷贝出来
2）cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
3）make clean && make
这里如果报错:fatal error:FreeImage.h,执行：sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev
4）执行./mnistCUDNN显示Test passed!通过
B. tar文件安装方式
- 解压文件：
tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz- 将include和lib中的文件拷贝到cuda目录中：
$ sudo cp cudnn-*-archive/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp -P cudnn-*-archive/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*- 查看cudnn版本：
//cudnn7+cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2//cudnn8+cat/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h|grepCUDNN_MAJOR-A2