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一、安装CUDA

二、下载cuDNN

三、设置环境变量

四、查看安装是否成功


一、安装CUDA

1.博主这里选择9.0版本,CUDA历代版本下载的网址为:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2.如下选择

3.执行指令:

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

二、下载cuDNN

1.网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

2.选择7.4.1的cuDNN Library for Linux下载

3.解压:

sudo tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz

4.复制cuDNN的文件到已经安装好的目录中

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

三、设置环境变量

1.编辑环境变量文件.bashrc

sudo gedit ~/.bashrc

2.最下面添加这几句话

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

四、查看安装是否成功

1.重启电脑/注销用户

2.打开终端,输入

nvcc -V

应该显示如下类似字样

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

3.输入

nvidia-smi

应该显示如下类似字样

Wed May 15 19:50:57 2019
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 384.130                Driver Version: 384.130                   |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 108...  Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |
| 20%   39C    P8    16W / 250W |    387MiB / 11169MiB |      1%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1105      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           219MiB |
|    0      2062      G   compiz                                        41MiB |
|    0      2464      G   /proc/self/exe                                99MiB |
|    0      3256      G   ...passed-by-fd --v8-snapshot-passed-by-fd    24MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

说明CUDA和cuDNN安装成功~(没有很可能是环境变量设置出了问题)

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