nvidia驱动、cuda、cudnn安装步骤

一、nvidia驱动安装

1. 确保linux内核为4.8.x

a: 查看内核版本：uname -a

b: 查询系统中装了多少内核:  dpkg --get-selections|grep linux

c: 多余需要删除header和image

sudo apt-get remove linux-image-*.*.*-**（*号用你想删除的实际情况改写）

sudo apt-get remove linux-headers-*.*.*-**（*号用你想删除的实际情况改写）

d: 查看内核是否都删除干净: dpkg --get-selections|grep linux

e: 内核后面显示deinstall 的删除命令为：

dpkg --get-selections | grep deinstall | sed 's/deinstall/\lpurge/' | sudo dpkg --set-selections; sudo dpkg -Pa

      2. 驱动安装

2.1 方法一

    a: 卸御原驱动

    sudo apt-get remove --purge nvidia*

    sudo apt-get autoremove

    sudo apt-get autoclean

    b: 安装新驱动

    chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-387.34.run

    sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-387.34.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

    c: 验证是否安装成功： nvidia-smi

2.2 方法二

a: 卸御原驱动：sudo ./XXX.run --uninstall -silent

b: 安装新驱动

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-387.34.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

c: 获得显卡OpenGL版本信息:  glxinfo | grep OpenGL

二、cuda安装

1: 验证包是否完整：md5sum cuda_9.1.85_387.26_linux.run

2: 装依赖库：sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

3: 禁用nouveau服务

lsmod | grep nouveau

   sudo touch blacklist-nouveau.conf

   sudo chmod a+w+r blacklist-nouveau.conf

   vi blacklist-nouveau.conf(修改配置)

   sudo update-initramfs -u

   lsmod | grep nouveau

   reboot

4: 进入字符界面，关闭图像界面：sudo service lightdm stop

5: 安装

sudo chmod a+x cuda_9.1.85_387.26_linux.run

   sudo ./cuda_9.1.85_387.26_linux.run

   gedit ~/.bashrc(添加PATH，LD_LIBRARY_PATH)

6: 启动图像界面

sudo service lightdm start

7: 验证安装是否成功：nvcc -V

三、cudnn安装

1. 解压cudnn

cp cudnn-9.1-linux-x64-v7.1\ \(2\).solitairetheme8 cudnn-9.1-linux-x64-v7.1.tgz

tar -xvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.1.tgz

 

1. cd进入cudnn7.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/    #复制头文件

1. 再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/    #复制动态链接库

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7#删除原有动态文件

sudo ln -s libcudnn.so.7.1.2 libcudnn.so.7#生成软衔接

sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so#生成软链接

四、Opencv3.4.1安装

1. 安装依赖库：

$ sudo apt-get install build-essential

$ sudo apt-get install cmakegit libgtk2.0-dev pkg-configlibavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev liblapacke-dev

 

Python 支持

sudo apt-get install python2.7-dev

sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-devlibjpeg-devlibpng-devlibtiff-devlibjasper-dev libdc1394-22-dev

 

$ sudo apt-get install libxvidcore-dev libx264-dev # 处理视频所需的包

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran # 优化opencv功能

$ sudo apt-get install ffmpeg

 

GStreamer支持（推荐）（根据具体需求选择行安装）

sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

 

OpenGL支持（根据具体需求选择行安装）

sudo apt-get install libgtkglext1 libgtkglext1-dev

sudo apt-get install qtbase5-dev

 

video4linux2支持（更好地处理usb相机模式）（根据具体需求选择行安装）

sudo apt-get install libv4l-dev v4l-utils qv4l2 v4l2ucp

 

1. 编译

Mkdir build

cd build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

make -j4

sudo make install

 

sudo make install 执行完毕后OpenCV编译过程就结束了，接下来就需要配置一些OpenCV的编译环境首先将OpenCV的库添加到路径，从而可以让系统找到

 

sudogedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

 

执行此命令后打开的可能是一个空白的文件，不用管，只需要在文件末尾添加

 

/usr/local/lib 

执行如下命令使得刚才的配置路径生效

sudo ldconfig

 

1. 查询是否安装成功

python -c "import cv2; print cv2.__version__"

五、caffe配置

1. 安装库及各种依赖

安装一般依赖项：

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

再安装BLAS依赖项

sudo apt-get install libatlas-base-dev

然后是python和其余依赖项,安装python及其头文件

sudo apt-get install python

sudo apt-get install python-dev

 

安装python的其他依赖

sudo apt-get install python-numpy

sudo apt-get install ipython

sudo apt-get install ipython-notebook

sudo apt-get install python-sklearn

sudo apt-get install python-skimage

sudo apt-get install python-protobuf

 

sudo apt-get install python-numpyipythonipython-notebook python-sklearn python-skimage python-protobuf

然后是谷歌glog和gflags和lmdb依赖项

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

1. hdf5库

cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu

sudo ln -s libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so

sudo ln -s libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so

1. 修改Makfile.config

解压caffe-master.zip

cdcaffe-master

sudocpMakefile.config.exampleMakefile.config

sudo vim Makefile.config

USE_CUDNN := 1 (可选)

USE_OPENCV := 1 （可选）

OPENCV_VERSION := 3 （如果打开了USE_OPENCV，而且opencv版本为3时）

PYTHON_INCLUDE := /usr/include/python2.7 /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include

WITH_PYTHON_LAYER := 1

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial

 LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial /usr/local/share/OpenCV/3rdparty/lib

 

CUDA9.0以上版本删除下面两行内容

-gencode arch=compute_20,code=sm_20 \

-gencode arch=compute_20,code=sm_21 \

 

1. 
   修改Makfile

将下面这一行:

NVCCFLAGS += -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

替换为：

NVCCFLAGS += -D_FORCE_INLINES -ccbin=$(CXX) -Xcompiler -fPIC $(COMMON_FLAGS)

1. 编译

make all -j6 -数字6为并行编译进程数目，一般设置为CPU物理核心数，可以使用 $(nproc) 来替换或echo $(nproc) 来查看CPU物理核心数

make test -j6

makeruntest -j6

make pycaffe -此时应该已经编译完成，再次执行以确认

 

如果上述步骤没有出现错误，但是无法导入caffe，执行下列操作

sudo vim ~/.bashrc

在文件最后写入如下内容：

export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH

重新打开终端测试导入caffe

1. 错误解决方法

1. make test 出现下述错误

更改方式

1. pip更新出错

 

• tensorflow安装

1: sudo apt-get update

2: sudo apt-get install python-pip

3: pip install --user https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

4: pip install --user --upgrade tensorFlow

 

• pyTorch安装

7.1 方法一：pip安装

1: sudo apt-get install python3-pip

2: sudo pip3 install torch-0.3.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

3: sudo pip3 install torchvision

 

7.2 方法二：anaconda安装

1: sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

sudo vi ~/.bashrc

末尾处添加export PATH="/home/vm-01/anaconda3/bin:$PATH"

source ~/.bashrc

conda install pytorchtorchvision cuda91 -c pytorch

错误：

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.

HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you onyourway.

解决方法

condaconfig --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

condaconfig --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

condaconfig --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

condaconfig --set show_channel_urls yes

再次尝试安装命令

conda install pytorchtorchvision cuda91 -c pytorch

在终端中按以下顺序运行命令，不报错的话即代表安装成功：

python

import torch