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Ubuntuのserver16.04インストール設定ドライバ418.87、cuda10.1、cudnn7.6.4.38、Anacondaは、pytorch超詳細な分解します
GCCのインストール
NVIDIAのドライバをインストールします。
インストールcudnn
インストールのアナコンダ
インストールtensorflow
インストールpytorch
参照

Ubuntuのserver16.04インストール設定ドライバ418.87、cuda10.1、cudnn7.6.4.38、Anacondaは、pytorch超詳細な分解します

要約を収集するために、私はプロのインストール遭遇したこの記事の問題によるとREFERENCEの終了を確認するために具体的な言及をしました

GCCのインストール

サーバー版は、GCCを装備したが、NVIDIAのドライバのインストールは、GCCが必要ですが、ソースを変更しようとした、ソフトウェアライブラリを更新だけでなく、最終的には、解決されないoverstackいくつかの方法は、問題がビルド不可欠なパッケージをインストールすることによって解決することができ、それは意志が見つかりません++はgcc、gを含む新しいパッケージの束をインストールしてください。

sudo apt install build-essential

NVIDIAのドライバをインストールします。

あなたが原因で直接駆動するダイレクト低くインストールCUDAドライバのバージョンにインストールすることを選択した場合、最初のロードの仕方によって、CUDAドライブを意味します。

1.アンインストール古いドライバ（手段をスキップしません）

一般的な方法、sudo apt-get remove –purge nvidia*
第二の方法、非公式のネットワークドライブsudo apt-get remove --purge nvidia（版本全称，如我的nvidia-384.130）
方法3、公式サイトのドライブ sh ./nvidia.run --uninstall

2.無効にヌーボー

NVIDIAをインストールし、システムを無効にする必要があり、ドライバが付属しています

ファイルを開きますsudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
テキストの最後に追加します。
```
blacklist nouveau
option nouveau modeset=0
```
警告無視
WQ、実行sudo update-initramfs -u
テスト、lsmod | grep nouveau成功を無効にするには、no出力命令

3. NVIDIAグラフィックスドライバをインストールします。

表示ドライバのバージョンサポート

sudo apt-cache search nvidia*通常、最大罰金に等しいより大きいバージョンをインストールし、私は418.87をインストール
NVIDIAのドライバをダウンロードし、

公式ウェブサイトのアドレス
（私はssh接続を使用していないので、私にはまったく影響したため、このステップは黒になりますので、最高のは、予備のコンピュータを持っている...）Xサーバを無効にします

sudo service lightdm stop
フーとダウンロードディレクトリにファイルをCDに実行権限を
```
cd ~ 
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run
```
インストール

sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run –no-opengl-files
検出に成功したかどうか nvidia-smi

インストールCUDA10.1

公式ウェブサイトのアドレス
Xサービス（黒）を無効にします

sudo service lightdm stop
フーは、ファイルへのアクセス権を実行してインストール
```
sudo chmod a+x cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run --override
```
受け入れられ、ドライブに加えて、他の選択肢を選択されていません。
設定ファイル開きvim ~/.bashrcの最後に書かれたが、
```
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
有効になります source ~/.bashrc
検出に成功したかどうか nvcc -V

インストールcudnn

ダウンロードする公式サイト、および表示するペアcudnn CUDAバージョン見つけペアの公式サイトを、だけでなく、ペアリングのより包括的なバージョン 10.1、ので、私のCUDA、cudnn選挙は7.6.4です

アーカイブおよび抽出物に追加ダウンロード

# compression
cp  cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8 good.tgz
# decompression
tar -xvf good.tgz

安装，其实就是改变文件位置和权限

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d 
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看cudnn版本：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

以上便配置好服务器，以下为非root用户根据需要安装。

我安装的是anaconda、tensorflow、pytorch

安装anaconda

卸载anaconda（如有） rm-rf ~/anaconda，然后修改配置文件~/.bashrc
官网下载并安装
配置文件/home/yourusername/.profile,在最后一行添加如下
```
# Anaconda
export PATH=$PATH:/home/username/anaconda3/bin
```
生效 source /home/username/.profile

安装tensorflow

查看官网配对，确定安装版本

# 如果你安装的是 Python 3.6 版的Anaconda:
conda create --name tf_gpu_env tensorflow-gpu # tf_gpu_env是这个环境的名字

# 如果你安装的是 Python 3.7 版的Anaconda，则需要声明新创建的环境使用 Python 3.6:
conda create --name tf_gpu_env python=3.6 anaconda tensorflow-gpu

安装pytorch

新建虚拟环境并激活环境

conda create -n pytorch python=3.7
activate pytroch

查看官网选择版本，获得代码

如我的

解决问题：

Reference

https://blog.csdn.net/zhang970187013/article/details/81012845

https://www.linuxidc.com/Linux/2019-06/159059.htm

https://blog.csdn.net/Eddy_zheng/article/details/52910249

https://blog.csdn.net/DarrenXf/article/details/82182449

https://blog.csdn.net/qq_41620607/article/details/81236525

https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/7453766.html

https://blog.csdn.net/qq_22474567/article/details/54984257

https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043962

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/30191

https://blog.csdn.net/weixin_44179909/article/details/96973208

https://zhuanlan.zhihu.com/p/59278962