UbuntuのP40グラフィックCUDA 10.1、CUDNN 7.6、Conda 5.2.0、Tensorflow-GPU 1.8構成します

CUDAのインストール1.

vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

最後の2行が参加します

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

カーネルのinitramfsを再構築します。

update-initramfs -u

再起動

reboot

エントリー

lsmod | grep nouveau

何も出力が無効になって成功はありません

ダウンロードする公式サイト

cuda_10.1.168_418.67_linux.run

実行権限を増やします

chmod +x cuda_10.1.168_418.67_linux.run

直接インストール

./cuda_10.1.168_418.67_linux.run

インストール後、環境変数を追加します ~/.bashrc

export PATH="/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

環境変数を有効にします

source ~/.bashrc

ライブラリーは、カタログ、外出先に追加されたvim /etc/ld.so.conf.d/cuda-10-1.conf行を追加し、

/usr/local/cuda-10.1/lib64

ダウンロードする公式サイト

cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.so.tgz

減圧

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.1.34.so.tgz

CUDAは、対応するディレクトリにコピー

cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

マグロから直接ダウンロード

Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

実行権限を増やし、あなたがインストールすることができます

chmod +x Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

インストール自動的に環境変数に追加しましたが、それは、環境変数を更新する必要があります

source ~/.bashrc

直接condaインストール

conda install tensorflow-gpu=1.8

ビューバージョン

nvcc -V

入力するには/usr/local/cuda/samples、makeそれをコンパイル

検索bin/x86_64/linux/release/がある、ディレクトリをdeviceQuery、bandwidthTestなどPASS OKを説明するために見えるものを実行します。

./deviceQuery
./bandwidthTest

システムは、ほとんどのUbuntuにかろうじてダウンを実行するためのコード、あまりにもピットを装着した質問の多くを19.04インストールプロセスを使用して開始し、公式にサポートされているNVIDIAのを使用してください。

壁の原因であると推定作業は、ダウンロードされていることができなかったB。PPAソースなどを追加するには、オンラインの方法があり、それは、もう少し安定したインストールファイルをダウンロードすることが最善であることはありません。

あなたは誰かの他のメソッドを使用する場合は、C。成功することができ、それは本当に奇妙な奇妙です。