一、N卡驱动的安装

1、去NVIDIA官网找到对应自己显卡驱动的文件

example：GeForce GTX 1060 6G

2、根据pytorch对应版本选择显卡驱动版本，一般为向下兼容，下载run文件，如NVIDIA-Linux-x86_64-460.67.run

3、禁用自带的驱动

打开配置文件：

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

禁用nouveau，在文件末尾添加如下内容：

blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0

更新，并reboot

$ sudo update-initramfs -u
$ sudo reboot

4、命令行界面卸载之前的NVIDIA驱动

快捷键Ctrl+Alt+F1进入命令行界面

卸载之前NVIDIA驱动

$ sudo service lightdm stop
$ sudo apt-get remove --purge nvidia*

5、找到.run文件路径，并进行安装（需要自己对应下载版本）

$ sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-460.67.run
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.67.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

6、安装选项（可能不同，google）

if you install a different kernel later？（No）32-bit compatibility libraries?（No）Any pre-existing x confile will be backed up.（Yes）

7、挂载N卡驱动，并check是否安装成功,再reboot，完成~

$ modprobe nvidia
$ nvidia-smi
$ sudo reboot

二、CUDA安装

需要使用多个深度学习框架的虚拟环境，故配置anaconda管理，使得环境与包之间不冲突

同时也可以通过变换环境路径来进行选择适合深度学习框架的CUDA，不需要进行其他操作，这一点很方便（对于需要快速切换不同版本的深度学习框架而言）

$ gedit ~/.bashrc

1、去NVIDIA官网找到对应CUDA版本，并下载.run文件

example：ubuntu16.04 CUDA11.0

wget下载文件，或是直接进入该网站即可下载

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

2、运行.run文件，安装CUDA

$ sudo chmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
$ sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

安装选项

accept EULA？（accept）[]Driver（将其去掉勾选）

3、添加环境变量激活该版本的CUDA

$ sudo gedit ~/.bashrc#注释之前的CUDA，添加需要CUDA的path
export PATH="/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

4、查看CUDA版本，完成~

$ nvcc -V

说明

N卡驱动的版本以及CUDA版本的选择都是需要查看需要的深度学习框架对应的版本，并查表找到一一对应关系，这很决定是否成功配置环境，否则容易出现版本不兼容的错误，这个在安装之前是需要认真考虑的。

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【环境】NVIDIA驱动安装+cuda11.0（ubuntu16.04）

一、N卡驱动的安装

二、CUDA安装

说明

【环境】NVIDIA驱动安装+cuda11.0（ubuntu16.04）相关推荐

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