Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow（二）

边走边说我踩过的那些坑儿

Ubuntu16.04下安装Cuda8.0

参考链接1：http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

参考链接2：http://blog.csdn.net/applecore123456/article/details/56682851

准备工具：

1.显卡

2.显卡驱动

3. Cuda toolkit

步骤：

第一步：确认显卡是否支持CUDA，支持Cuda的显卡以及计算能力

参考：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

第二步：安装显卡驱动



1.
装完Ubuntu系统以后，可利用

sudo
apt-get update

sudo
apt-get upgrade

来更新系统。

2.
更新完系统以后，打开系统设置 -> 软件和更新 -> 附加驱动，如下图：



在未安装nvidia的驱动之前，使用的是X.Org X server

我们只需要选择使用NVIDIA binary driver，后面括号是（专有，tested）的选项，然后点击应用更改

等待完成.....

3. 测试显卡驱动是否安装好

可以在终端用nvidia-smi测试，如下图，显卡驱动是否装好。如果安装成功，用nvidia-smi测试出来的结果会包含显卡的版本



或者在开始那里搜索nvidia，会出现NVIDIA X Serve Settings这样一个软件，如果有这个软件，显卡驱动已经装好



第三步：安装CUDA 8.0

（参考：http://do
b5fd
cs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/）

1. 检查自己的GPU是否支持CUDA：

$ lspci | grep -i nvidia

显示GPU的版本信息

2. 检查自己的Linux系统是否支持CUDA

（每一版CUDA toolkit只支持某些版本的linux系统，具体可查看官网中CUDA toolkit的release notes）：

$ uname -m && cat /etc/*release

3. 检查gcc的版本信息

gcc --version

4. 检查是否安装了kernel header和 package development

查看内核：

$ uname -r

安装内核版本对应的kernel header和package development

$ sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

5. 选择安装方式：这里选择了.run文件的安装方式，其他的不予说明

下载系统对应的.run文件：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

这里注意版本，因为这里有坑：如果CUDA toolkit最新版刚出来，安装时要慎重。比如，安装了CUDA 9.0，但是tensorflow还不支持CUDA 9.0.

6. 禁用nouveau

$ lsmod | grep nouveau

如果上面的命令没有任何输出的话，则nouveau是禁用的，否则，可以利用以下两步禁用nouveau

$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

加入以下两句：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

打开终端，输入：

$ sudo /sbin/mkinitrd

禁用nouveau以后，也可以利用下面语句测试是否禁用成功：

$ lsmod | grep nouveau

7. 重新启动电脑，登录账户之前，用CTRL+ALT+F1进入命令行模式，然后登录自己的账户

8. 输入

$ sudo service lightdm stop

关闭图形化界面

9. 切换到保存CUDA .run文件的路径，然后输入

$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

安装8.0版本的CUDA

10. 安装过程中，不要一直选择yes或者enter，否则会入坑。

      a. 是否选择接受协议：输入accept

      b. 在选择是否安装nvidia显卡驱动的时候，一定要选择no，否则安装完成以后，会遇到循环登录的问题

      c. 是否安装CUDA toolkit，输入y

      d. CUDA toolkit安装路径，默认就可以

      e. CUDA samples，可以安装，安装路径默认就可以

11. 加入环境变量：

 打开终端，输入：

$ sudo gedit ~/.bashrc

[/code]在文件末尾，加入以下几句：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64/

[/code]关闭文件，在终端输入

$ source ~/.bashrc

[/code]则环境变量生效

12. 确认是否安装成功：

nvcc -V

[/code]可查看版本信息

实测效果：入了两个坑

1. 在安装CUDA toolkit时，一路选择yes或者enter，于是成功进入循环登录模式。怎么办？卸载重装。卸载方法：

$ sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl

2. 安装了CUDA 9.0，但是目前tensorflow不支持CUDA 9.0.果断卸载9.0，重回8.0 http://ju.outofmemory.cn/entry/328609
不是查到这个链接，也许我要在这个坑里待很久……

祝大家安装CUDA顺利……