ubuntu16.04安装cuda8.0试错锦集
ubuntu16.04安装cuda8.0试错锦集
参考文献:
- [http://www.jianshu.com/p/35c7fde85968]
- [http://blog.csdn.net/sinat_19628145/article/details/60475696]
系统信息:
- 系统:ubuntu16.04
- cuda版本:cuda_8.0.61_375.26_linux
- 显卡:NVIDIA GeForce GTX 750 ti
前期检查:
- 最好是先看官方文档:[http://docs.nvidia.com/cuda/pdf/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf]
- 做好重装系统的心理准备,多来几遍就很得心应手了。毕竟贴主装了七八次。。。。
主要是三个步骤;
一.检查自己电脑的环境,是否支持cuda下载要求。
二.安装。有两种安装方式,建议使用.run文件。
三.试运行,检查是否安装成功
一.检查电脑环境
!!!!打开系统后,按 F2 进入 boot 界面,确定secure boot 选项是 disable,如果是enable状态,请先切换到disable选项,否则后续会出错。
1、检查自己的GPU是否支持CUDA
lspci | grep -i nvidia
我的GPU是支持的,在这里查看:[https://developer.nvidia.com/cuda-gpus] 有的话就可以继续啦,不然只能换个显卡了。
2、检查自己的系统,以方便日后找相关安装包
uname -m && cat /etc/*release
3、检查自己的gcc版本
gcc --version
ps:没有的话可以通过 sudo apt-get install gcc安装
4、检查是否安装了kernel header和 package development
uname -r
查看 kenel header信息
可以通过下面的命令行安装:
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
检查全部通过。继续安装。哪里不符合,请参照官方教程。
二、安装cuda
"这里有两种安装方式.官方文档中,第三章讲的是deb。第四章讲的是run。deb比run简单,但是很有可能出错,而且后期肯呢个会无法调用某些C++库函数,所以选择run文件安装。
1、提前下载自己对应版本的run安装包,记住下载地址。
官网找一个合适的
[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads]
2、禁止ubuntu系统自带的nouveau显卡驱动。
2.0查看自己的驱动状态
lsmod | grep nouveau
如果有显示就要执行下面的操作了,一般新系统都是有输出的。
2.1创建blacklist-nouveau.conf
1)
touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
gedit blacklist-nouveau.conf
或者
2)
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
在新建的文件里添加如下内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
按照1)进行的用户直接Ctrl+s保存然后关闭文件
按照2)进行的用户输入内容结束后,按ESC,光标跳到文件尾部,输入:wq保存并退出。
2.3更新:
sudo update-initramfs -u
2.4检查是否禁用成功
lsmod | grep nouveau
没有东西输出变是成功啦。一般这时候需要先重启才能生效。重启:reboot
三、安装run文件
1、重启系统后,不要进入登陆界面(!!!否则可能会安装失败),直接按Ctrl+Alt+F1进入文本模式(命令行界面),输入用户名和密码,登录账户。
2、关闭图形化界面
sudo service lightdm stop
{可以先输入命令$lsmod | grep nouveau测试是否禁用成功}
3、使用cd 命令切换到cuda_8.0.61_375.26_linux.run的目录,执行
sudo sh cuda_8.0.27_linux.run
“安装的时候,要让你先看一堆文字(EULA),我们直接不停的按##空格键到100%; 遇到提示是否安装openGL ,选择no,其他的可以一路accept, yes或回车,不建议安装samples.以及x-config。
安装成功后,会显示installed,否则会显示failed。”
4、重启图形化界面
sudo service lightdm start
高能!!!登录时能进入桌面,不会一直在重复登录,成功已近大半。
贴主就是因为没有把secure boot的状态设置为disabled,走了很多弯路。
四、检查是否安装成功
1、执行
ls /dev/nvidia*
可能出现不同结果,
××× 若结果显示
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm
或显示出类似的信息,应该有三个(包含一个类似/dev/nvidia-nvm的),则安装成功
×××如果结果是这俩种情况
ls: cannot access /dev/nvidia*: No such file or directory
或是
/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl中的一个或两个,但没有/dev/nvidia-num
按照官方的做法:新建把.sh文件(我命名为zzq.sh)
touch nvi.sh
sudo gedit nvi,sh
在新建的文件中加入如下内容:(注意空格)
#!/bin/bash
/sbin/modprobe nvidia
if [ "$?" -eq 0 ]; then
# Count the number of NVIDIA controllers found.
NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`
N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`
N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i
done
mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255
else
exit 1
fi
/sbin/modprobe nvidia-uvm
if [ "$?" -eq 0 ]; then
# Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver
D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`
mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0
else
exit 1
fi
给这个脚本赋予执行权限,然后执行
sudo chmod a+x nvi.sh
sudo ./nvi.sh
2、配置环境:
sudo gedit /etc/profile
在最后面加上这些:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
【P.S. 上面代码里面的 \ 表示的换行】
然后重新加载环境变量
sudo source /etc/profile
3、测试
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V`
nvidia-smi
有输出则成功。撒花。
ubuntu16.04安装cuda8.0试错锦集的更多相关文章
- Ubuntu16.04 + gtx1060 + cuda8.0 + cudnn5.1 + caffe + Theano + Tensorflow
参考 ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+caffe安装.测试经历 ,细节处有差异. 首先说明,这是在台式机上的安装测试经历,首先安装的win10,然后安装ubuntu16.04双 ...
- Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0
Ubuntu16.04安装cuda9.0+cudnn7.0 这篇记录拖了好久,估计是去年6月份就已经安装过几遍,然后一方面因为俺比较懒,一方面后面没有经常在自己电脑上跑算法,比较少装cuda和cudn ...
- ubuntu16.04 安装cuda9.0+cudnn7.0.5+tensorflow+nvidia-docker配置GPU服务
[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvi ...
- 初用Linux, 安装Ubuntu16.04+NVIDIA387+CUDA8.0+cudnn5.1+TensorFlow1.0.1
因为最近Deep Learning十分热门, 装一下TensorFlow学习一下. 本文主要介绍安装流程, 将自己遇到的问题说明出来, 并记录自己如何处理, 原理方面并没有能力解释. 由于本人之前从来 ...
- 深度学习环境搭建(Ubuntu16.04+GTX1080Ti+CUDA8.0+Cudnn6.0+TensorFlow+Caffe2(Pytorch))
OS System:Ubuntu16.04 GPU Device:GTX1080Ti Softwares:CUDA8.0.Cudnn6.0.TensorFlow(1.4.0).Caffe2(1.0.0 ...
- ubuntu16.04 NVIDIA CUDA8.0 以及cuDNN安装
下载CUDA 官网下载按照自己的实际情况进行选择,下载合适的版本. 官方安装指南 注意这里下载的是cuda8.0的runfile(local)文件. 安装CUDA 下载完成后,解压到当前目录,切换到该 ...
- ubuntu14.04安装CUDA8.0
ubuntu安装CUDA 因为深度学习需要用到CUDA,所以写篇博客,记录下自己安装CUDA 的过程. 1 安装前的检查 安装CUDA之前,首先要做一些事情,检查你的机器是否可以安装CUDA. 1.1 ...
- Ubuntu16.04安装MySQL8.0
1.Ubuntu换源(阿里云) sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.baksudo vi /etc/apt/sources.list ...
- Ubuntu16.04 安装cuda9.0 cudnn 7.0.5
参考网址:https://blog.csdn.net/zhuangwu116/article/details/81063234 (1)下载安装文件: 下载cuda9.0 runfile 文件 下载地址 ...
随机推荐
- C++重载运算符练习--对people类重载“= =”运算符和“=”运算符
题目描述 对people类重载“= =”运算符和“=”运算符,“==”运算符判断两个people类对象的id属性是否相等:“=”运算符实现people类对象的赋值操作. 代码如下 #include&l ...
- uip.h 笔记
想了解uip,可以从uip.h开始,他对主体函数有详细的说明,和案例 初始化 1 设定IP网络设定 2 初始化uip 3 处理接收包 4 ARP包处理 5 周期处理,tcp协议处理 uip_proce ...
- Hibernate第三天——表间关系与级联操作
第三天,我们来使用Hibernate进行表之间一对多 多对多关系的操作: 这里我们先利用两个例子进行表关系的回顾: 一对多(重点): 例如分类和商品的关系,一个分类多个商品,一个商品属于一个分类 CR ...
- JavaEE笔记(二)
查询load()和get()的区别 # 以下查询都是根据id查询 // Load和Get都会在第一次查询的是创建一个一级缓存查询语句 // 下一次查询的时候从缓存中查询是否有缓存的语句 // 如果有只 ...
- 5289: [Hnoi2018]排列
5289: [Hnoi2018]排列 链接 分析: 首先将题意转化一下:每个点向a[i]连一条边,构成了一个以0为根节点的树,要求选一个拓扑序,点x是拓扑序中的第i个,那么价值是i*w[x].让价值最 ...
- IDEA 出现 updating indices 卡进度条问题的解决方案并加快索引速度
缺点: 这样的话,前端的接口(也就是字符串)就搜索不到了. C:\Users\Administrator\.IntelliJIdea2017.3\system 删除里面的caches文件夹(这里的 ...
- thymeleaf多条件判断
解决办法:将逻辑关系全部写到大括号里面 <div th:if="${task.getStatusStr() !='已延期' ||task.getStatusStr()!='已完成'}& ...
- 总结一下公司项目使用各种较新的前端技术和 Api 的一些经验。
关于 ES6: 需要注意 ES6 的一些特性和 API 是需要一个 200k 的 Polyfill 才能得到支持的,特性如 for ... of 循环,generator,API 如 Object.a ...
- 用 Python 给程序加个进度条,让你的看起来更炫酷?
对于开发或者运维来说,使用 Python 去完成一些跑批任务,或者做一些监控事件是非常正常的情况.那么如何有效地监控任务的进度?除了在任务中加上 Log 外,还能不能有另一种方式来了解任务进展到哪一步 ...
- Python码农福音,GitHub增加Python语言安全漏洞告警
在 2017 年 GitHub 开始对托管在其网站的代码仓库和依赖库开始提供安全漏洞检查和告警,开始时候只支持 Ruby 和 JavaScript 语言的项目.根据 GitHub 官方数据显示截止目前 ...