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如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！

注意：由于不同系统，不同 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 均有差异，本文仅以 Ubuntu16.04、NVIDIA GeForce GPU、CUDA9.0 和 cuDNN7 为例，来介绍安装过程。其它版本过程类似，但存在细微差别，请读者以实践为主。

必要条件

工欲善其事必先利其器，首先确定你的电脑满足下面两个条件。

安装 Ubuntu16.04

电脑自带一块 NVIDIA GeForce GPU 显卡

一、安装 GPU 显卡驱动

有一块 NVIDIA GPU 显卡 还不够，还需要安装 GPU 显卡驱动。

1、首先登陆 GeForce 官网：

https://www.geforce.cn/drivers

在手动搜索驱动程序里，选择自己对于的系统，注意是“Linux 64-bit”。其他选项默认即可。然后，点击开始搜索，将会自动搜索你的电脑相匹配的 GPU 显卡驱动，搜索结果如下图所示：

如上图所示，结果会显示可用的 GPU 显卡驱动程序，确定你需要的版本，直接点击就可以下载了。例如我选择的版本是418.43，下载后的文件是 NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run。

2、打开终端 Terminal，首先卸载系统之前安装的 NVIDIA 显卡驱动，以防万一。(没有安装的可以忽略这一步)

$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*

3、打开 blacklist：

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

在最后添加几行：

blacklist vga16fbblacklist nouveaublacklist rivafbblacklist nvidiafbblacklist rivatv

这时候在终端输入：

$ lsmod | grep nouveau

如果没有输出，可以直接进行下一步，安装驱动。如果仍有输出，则在终端输入：

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

直接写入：

blacklist nouveaublacklist lbm-nouveauoptions nouveau modeset=0alias nouveau offalias lbm-nouveau off

保存关闭，再在终端输入下面的命令验证是否没有输出了。

$ sudo update-initramfs -u$ lsmod | grep nouveau# 如果这样还有输出，reboot一次

到这一步，应该没有输出了，可以进行安装驱动了。

4、在正式安装驱动之前，请记住你的驱动的 .run 文件的下载路径和完整的文件名。按 Ctrl+Alt+F1 进入命令行界面，输入下面的命令：

$ sudo /etc/init.d/lightdm stop$ sudo init 3

进入 .run 文件的下载路径，使用 chmod 命令增加 .run 文件的运行权限。

$ chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.43.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files #这里是关闭x server，nouveau和不下载opengl文件

然后就会开始安装程序，安装完成之后，输入下面的命令：

$ nvidia-smi

如果出现与下面类似的结果，证明驱动安装成功了。

最后，回到图像界面。

$ sudo /etc/init.d/lightdm start

这样，驱动就算正式安装成功了。

二、安装 CUDA9.0

1、首先，登录 CUDA 的下载网站：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

由于现在 CUDA 的版本已经更新到 10 了，我们需要安装 9.0 版本。因此，点击 Legacy Releases，进入之前的版本列表。

然后，在 CUDA 版本列表中，选择 9.0 版本。

选择对应的系统等信息，就可以点击 Download 进行下载了。注意选择下载 runfile 文件。

2、打开终端，进入 CUDA9.0 的下载目录，输入：

$ chmod a+x cuda_9.0.176_384.81_linux.run$ sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

然后就会进入安装。在安装过程中会询问你一些配置信息，一般直接选择默认选项就行。有一个必须注意的地方是会让你选择是否安装 Graphics Driver for Linux-x86_64：XXXX 版本，这个地方必须选择 no！否则会覆盖之前的驱动。

3、安装完毕之后，声明环境变量。打开 .bashrc 文件，在终端输入：

$ sudo gedit ~/.bashrc

在文件最后加上：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存退出。

$ source ~/.bashrc

4、验证 GPU 驱动版本：418.43

$ cat /proc/driver/nvidia/version

验证 CUDA 版本：9.0

$$ nvcc -V

5、还有可能遇到的问题是没有安装 gcc 或者 gcc 版本过高需要手动进行降级，都比较好解决，这里就不再赘述了。

三、安装 cuDNN

1、首先，进入 cuDNN 的下载网站：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

值得一提的是，下载之前是需要先注册账号。在下图所示的版本列表中，选择适配 CUDA9.0 的，对应的是 Linux 系统。

2、下载完毕之后，解压：

$ tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.1.34.tgz

解压命令输出如下：

cuda/include/cudnn.hcuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txtcuda/lib64/libcudnn.socuda/lib64/libcudnn.so.7cuda/lib64/libcudnn.so.7.6.1cuda/lib64/libcudnn_static.a

拷贝相关文件至指定目录：

$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

3、到本地 cuda 路径，创建软连接，终端输入：

$ cd /usr/local/cuda/lib64$ sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.1$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.1 libcudnn.so.7$ sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so$ sudo ldconfig

注意，这里的文件名即版本号就参照之前解压出来的文件名对照着写。

4、到本地 cuda 路径下检测一下：

$ cd /usr/local/cuda/lib64$ ll

出现 cuDNN 对应的版本号就证明安装成功！

lrwxrwxrwx 1 root root 13 3月 19 16:02 libcudnn.so -> libcudnn.so.7*lrwxrwxrwx 1 root root 17 3月 19 16:02 libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.6.1*-rwxr-xr-x 1 root root 287641664 3月 19 16:00 libcudnn.so.7.6.1*

大功告成！GPU 显卡驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7 环境配置完成。

参考文献：

https://blog.csdn.net/weixin_41864878/article/details/79621210