换了一台电脑,搭建环境浪费了半天时间,现在记录一下。
1.安装Nvidia驱动 我之前在 https://www.geforce.cn/drivers 下载了适用于RTX 2080Ti的Nvidia 430,但是运行的时候报错check sum xxxxx.
于是放弃了先下载再安装,用了下面的方式:
Ctrl +Alt +F1进入命令行模式,输入用户名和密码
sudo apt-get update
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall //会自动安装适合的驱动
reboot//重启
此时,可以看到驱动已经装好了。
qogori@qogori-Nuvo-6108GC:~/c++$ nvidia-smi
Tue May 26 14:36:47 2020
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 430.64Driver Version: 430.64CUDA Version: 10.1|
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPUNamePersistence-M| Bus-IdDisp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| FanTempPerfPwr:Usage/Cap|Memory-Usage | GPU-UtilCompute M. |
|===============================+======================+======================|
|0GeForce RTX 208...Off| 00000000:01:00.0On |N/A |
| 30%40CP82W / 250W |491MiB / 11011MiB |2%Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:GPU Memory |
|GPUPIDTypeProcess nameUsage|
|=============================================================================|
|01015G/usr/lib/xorg/Xorg222MiB |
|01740Gcompiz53MiB |
|01972Gfcitx-qimpanel15MiB |
|02002G...AAAAAAAAAAAACAAAAAAAAAA= --shared-files192MiB |
|03416G...e/qogori/QtCreator/latest/bin/qtcreator6MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
2.安装Cuda 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
选择下载cuda_10.0.130_410.48_linux.run,
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
一直按着ENTER进行安装,直到需要输入。
accept,安装NVIDIA驱动选 no,别的都选yes即可
安装完,修改环境变量:
sudo gedit ~/.bashrc
在最后面加下面的语句:
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc
sudo reboot
接下来,测试是否安装成功:
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
最后一行为Result = PASS,即为安装成功。
注:因为听说darknet对cuda9.0更稳定,下载了cuda_9.0.176_384.81_linux.run,安装完运行./deviceQuery,报错如下:
cudaGetDeviceCount returned 35 -> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version Result = FAIL
我查了半天,不知道是不是因为 driver 版本过高了。有知道的大哥可以说说是为啥。
3.安装Cudnn 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
我选择的是cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz。
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
查看版本:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
会出现如下内容:
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)#include "driver_types.h"
到这里就安装完毕了。
【Ubuntu16.04 RTX 2080ti 安装 Cuda10.0 Cudnn7.6.5】希望之后其它环境的安装一切顺利。
推荐阅读
- 环境配置|虚拟机中Ubuntu16重置root账号密码
- PHP5升级到PHP7注意点(windows环境)
- opencv4 python3源码安装
- 实例分割——yolact环境配置
- jupyter notebook 导入tensorflow时出错,no module named tensorflow
- NotePad++ 格式化java插件
- 环境配置|Ubuntu 修改终端显示的主机名和用户名
- tomcat|【Tomcat】Tomcat安装及Eclipse配置教程
- 环境配置|MySQL 8.0出现安装错误总结