新手先看这

之前一直使用CPU做训练，最近手上多了台单卡1080Ti显卡主机，于是开始研究GPU训练。用GPU训练一定会使用CUDA了，刚开始接触CUDA非常非常头痛，对小白很不友好，我几乎整了整整一天，中途想放弃过很多次，最后终于弄好了，回头看看其实不是很难，但是网上文章又多又杂，确实让我来回鼓捣了很久，于是写下这篇文章，希望对新入门GPU机去学习，想安装CUDA的朋友们一点帮助，少走弯路，不要像我一样浪费好多时间。

新手最难理解的就是CUDA和cuDNN是啥了，以及安装过程，步骤。这里先简单说一下，先检查机器/usr/local目录下有没有cuda或cuda-xx.xx文件夹，如果没有，那99.99%说明该机器没有安装CUDA。不要相信nvidia-smi或nvcc --version指令看到的CUDA版本号，那都没意义。

如果说CUDA是GPU深度学习的运行库，那么cuDNN就是训练加速工具，两者要相互配合使用，所以一般机器学习需要训练引擎(tensorflow-gpu) + CUDA + cuDNN使用。想不安装cuDNN是不可以的，而且cuDNN版本要和CUDA版本相互搭配。具体搭配方式见下面博文。

检查是否安装显卡驱动

查看是否安装NVIDIA显卡

lspci | grep -i nvidia

查看显卡信息

nvidia-smi

如果出现这个样式，说明已经安装显卡驱动了。通常装好的Ubuntu中都有显卡驱动。我是在阿里云上租借GPU云主机A100时候遇到了没有显卡驱动。如果没有驱动，那么就需要手动安装显卡驱动了。

先添加源：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

检查可安装的驱动：

ubuntu-drivers devices

找到最适合的驱动安装，安装recommended标记的，通常也是数字版本最大的那个。

sudo apt install nvidia-driver-XXX

也可以自动安装系统推荐那个

sudo ubuntu-drivers autoinstall

如果没有遇到报错，说明安装成功，此时调用nvidia-smi指令可能还是看不到显卡信息，不要担心，重启系统之后就能看到了。

安装CUDA

我第一次接触CUDA的时候，以为nvidia-smi指令看到的那个CUDA Version有值就是安装了CUDA的意思。但是后来才知道这里的CUDA是说此显卡最大支持的CUDA版本号。因此我们仍然需要手动从官网下载CUDA，且版本号不能高于这个。安装CUDA就不细说了，除了刚刚提到的细节外，几乎坑不多，这里把有坑的地方简单介绍一下。

首先Ubuntu 20.04默认g++9版本太高，会导致CUDA无法安装，因此要先降低g++版本。

sudo apt-get install gcc-7 g++-7sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1sudo update-alternatives --display gccsudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1sudo update-alternatives --display g++

然后从官网下载对应的CUDA，这里对新人最不友好的就是什么是“对应的CUDA”？？？除了我刚刚提到的GPU支持最大CUDA版本外，还需要考虑Tensorflow对应的CUDA版本，从这里可以查到：

https://www.tensorflow.org/install/source_windows

例如阿里云GPU主机常用的就是CUDA11 + cuDNN8，那么就要搭配tf-gpu 2.4.0版本使用。如果你不清楚你对应的CUDA是啥，我推荐你使用CUDA10.1 + cuDNN7.6 + tensorflow-gpu 2.2.0这个组合。

知道要安装的CUDA版本后，就很简单了，去NVIDIA官网直接下载对应版本就好了。

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

有20.04的就用20.04的，没有就选最大的，一般是18.04。推荐用runfile安装，两句话很简单：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run

第一句话是下载cuda_xxxx_linux.run脚本，第二句是执行脚本。在弹出的安装界面中选“continue”，如果选了会跳出安装，就说明安装失败，给了失败日志的路径，自己查看原因，一般是gcc版本问题，上面提到过降级方法，不赘述。

在这一步输入accept

然后选择安装项，一般情况我们都安装了显卡驱动，所以这里第一项驱动最好不勾选，其他默认安装。

成功后需要配置一下环境变量，这步很关键。一开始我忽略了这步，一直以为CUDA安装好了，但是TF运行的时候怎么都找不到GPU。

sudo vim ~/.bashrc

最后一行增加

$ export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
$ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

特别注意文件夹路径，有时候文件夹直接是/usr/local/cuda，有时候是别的版本号，要确保文件夹存在。

source ~/.bashrc

最后更新环境变量。

检查一下CUDA是否安装正确：（注意文件夹路径一定要存在，需要跟上面设置环境变量的路径保持一致）

cat /usr/local/cuda/version.txt

这里特别注意：

一开始的时候，我对CUDA不是很了解，执行这句话没有任何反应，我以为是该方法失效了。我使用nvidia-smi或nvcc --version指令都看到了CUDA版本号。但是CUDA环境没有配置好，这两个也是能拿到版本号的，所以不准确。还是应该用上面的方法检查CUDA版本。

安装cuDNN

cuDNN比CUDA安装简单，下载对应版本压缩包，拷贝文件到指定目录，给予权限就好了。

官网下载地址：（需要注册）

https://developer.nvidia.com/cudnn

特别注意拷贝的路径一定是上面指定的环境变量路径！

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

查看cuDNN版本方法：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

注意，这句话可能执行了没效果，那是因为新版本换位置了，需要用:

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

这里再次注意路径问题。

至此CUDN + cuDNN安装完成，可以执行相关训练文件查看是否有gpu信息输出，或监控一下gpu状态

watch -n 1 nvidia-smi

如果还是使用的CPU训练，就需要按照上面的步骤检查到底哪里出了问题。

怎么样，撸的开心吗？

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