ubuntu18.04安装cuda10.0和cuDNN的方法

Dear 丶 2022-08-30 12:55 271阅读 0赞

### 目录 ###

*  一、前言
 *   *  （1）版本匹配
     *  （2）我的选择（仅供参考）
     *  （3）已经装好了nvidia驱动。
 *  二、安装CUDA10.0.130
 *  三、安装cuDNN7.6.1
 *   *  1.\[下载\](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)
     *  2.解压
     *  3. 处理另外3个文件
     *  4.验证
 *  四、查看版本
 *   *  1.查看CUDA版本
     *  2.查看cuDNN版本

# 一、前言 #

## （1）版本匹配 ##

![在这里插入图片描述][ca4aa78c59294538380edd5eb67d49c8.png]

> 参考资料：[TensorFlow依赖于特定版本的CUDA和cuDNN库][TensorFlow_CUDA_cuDNN]  
> 说明：CUDA10.0，cuDNN不仅可以是7.4，还可以是其他版本，详见[Nvidia官网][Nvidia]。

## （2）我的选择（仅供参考） ##

①CUDA10.0.130  
![在这里插入图片描述][39eda45fe7c88197c5403a4cb9f2fcbc.png]  
②cuDNN7.6.1  
![在这里插入图片描述][73b43bf4abd9aa531d673da71dbe11d2.png]

## （3）已经装好了nvidia驱动。 ##

![在这里插入图片描述][fa07b0b767f7ae3d5a8c7acca65942bd.png]

> 由于安装CUDA10.0.130，要求驱动版本>=410.48 ([上图来源][Link 1])  
> ![在这里插入图片描述][f42b3f63295a983483779c7c412eb1b9.png]  
> [解释：为啥CUDA Version是11.2呢？][CUDA Version_11.2]  
> 答：10.0.130是CUDA Toolkit的版本，11.2是CUDA Driver API的版本。安装nvidia驱动的时候，就安装了CUDA Driver API。

# 二、安装CUDA10.0.130 #

0.说明：和[安装过CUDA8.0][CUDA8.0]的方法一样，不再赘述。

1.配置cuda相关环境变量的**补充说明**  
![在这里插入图片描述][069187d23316ee1c054649929047bc13.png]

> 在/usr/local目录下，有多个cuda相关的目录，如上图红框所示，`cuda`已经软链接到`/usr/local/cuda-10.0`了，所以[配置cuda相关环境变量方法][CUDA8.0]不变。

2.测试CUDA10.0是否安装成功（显示如下则成功了）  
![在这里插入图片描述][0ab57137c08d859934d9c1e669f6cbd9.png]

> 先要 `sudo make`

# 三、安装cuDNN7.6.1 #

## 1.[下载][Nvidia] ##

![在这里插入图片描述][77b7c492544471fc24ce4798d3d28e17.png]

> 放入ubuntu18.04中  
> ![在这里插入图片描述][b018890cca6abd2c28c444de0995f932.png]

## 2.解压 ##

（1）`tar -xvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.1.34.tgz`  
![在这里插入图片描述][e06c707ef8ae6f6b31a2969132aa9a66.png]  
（2）处理

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*

![在这里插入图片描述][9ddfca00320211edddc2bfdfb18f9d4c.png]  
![在这里插入图片描述][aef6d0d66ccbc7b3d542ad610b9ada15.png]

## 3. 处理另外3个文件 ##

sudo dpkg -i libcudnn7_7.6.1.34-1+cuda10.0_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.6.1.34-1+cuda10.0_amd64.deb
    sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.6.1.34-1+cuda10.0_amd64.deb

![在这里插入图片描述][0e614f7a45236302c0e917942284404f.png]  
![在这里插入图片描述][88494587bd3bd3eba69b8ea1b68c67aa.png]  
![在这里插入图片描述][f2049f3d7ab0c19e756821ed74546ec5.png]

## 4.验证 ##

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ ./
    cd cudnn_samples_v7/mnistCUDNN/
    make clean && make
    ./mnistCUDNN

![在这里插入图片描述][a9321cad2c953b5ac07210b62fee0f5b.png]  
![在这里插入图片描述][9d03dfb6db2efadf4cfc9628f7ab9dde.png]  
![在这里插入图片描述][4d486f085b554baf155281913b202fef.png]

> 至此，安装成功！  
> 参考资料：[检测CUDNN是否成功安装][CUDNN]

# 四、查看版本 #

## 1.查看CUDA版本 ##

`cat /usr/local/cuda/version.txt`  
![在这里插入图片描述][52ce888fbaa0c42588abf00d8cf83de5.png]

> 下载的确实是CUDA10.0.130

## 2.查看cuDNN版本 ##

`cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2`  
![在这里插入图片描述][7ba2c5b4e23a89922f6416a93748e28b.png]

> 下载的确实是cuDNN7.6.1

[ca4aa78c59294538380edd5eb67d49c8.png]: /images/20220829/94a4337f680c402b8bb4faf8e15c76fc.png
[TensorFlow_CUDA_cuDNN]: https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu_support_3
[Nvidia]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
[39eda45fe7c88197c5403a4cb9f2fcbc.png]: /images/20220829/1b76e02aa24c4bf0a3c1d1406f989d47.png
[73b43bf4abd9aa531d673da71dbe11d2.png]: /images/20220829/b5e015e380654054ac1f62139439f11d.png
[fa07b0b767f7ae3d5a8c7acca65942bd.png]: /images/20220829/283ba0c65d3c4f0485009b28cde1ba65.png
[Link 1]: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
[f42b3f63295a983483779c7c412eb1b9.png]: /images/20220829/4dd2bf3d2b2542e2af9b8b908bfa6a80.png
[CUDA Version_11.2]: https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/102640512
[CUDA8.0]: https://blog.csdn.net/weixin_37477009/article/details/109801581
[069187d23316ee1c054649929047bc13.png]: /images/20220829/236b44d91ba14634ba04767dc294eaa3.png
[0ab57137c08d859934d9c1e669f6cbd9.png]: /images/20220829/bf86ffdda3214ab0aa12eb8dbdceb967.png
[77b7c492544471fc24ce4798d3d28e17.png]: /images/20220829/f663228361e6404cae223f5d82c36477.png
[b018890cca6abd2c28c444de0995f932.png]: /images/20220829/e668bd72e8514bc2b9a9da4ed5244a30.png
[e06c707ef8ae6f6b31a2969132aa9a66.png]: /images/20220829/1d8668b30e454bd9994f5e3f719fb3a8.png
[9ddfca00320211edddc2bfdfb18f9d4c.png]: /images/20220829/0f0aa50702d64d31940dfaa3f011eb42.png
[aef6d0d66ccbc7b3d542ad610b9ada15.png]: /images/20220829/4502d9d530b5478d9db10dd110f5b8db.png
[0e614f7a45236302c0e917942284404f.png]: /images/20220829/7680e6ff27674a028d829a959fd6b035.png
[88494587bd3bd3eba69b8ea1b68c67aa.png]: /images/20220829/f80e4fb5ed3e40aa8295280759ea6f6e.png
[f2049f3d7ab0c19e756821ed74546ec5.png]: /images/20220829/ea7b4256d26b4e4c9b67ab1590210624.png
[a9321cad2c953b5ac07210b62fee0f5b.png]: /images/20220829/8ceef33c23204718a0fe383d88a17747.png
[9d03dfb6db2efadf4cfc9628f7ab9dde.png]: /images/20220829/93d6c02cfa2e41618a5950ff2fcc2bf6.png
[4d486f085b554baf155281913b202fef.png]: /images/20220829/81bda13115b84ee1b9c1528755f46eeb.png
[CUDNN]: https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/article/details/87626491
[52ce888fbaa0c42588abf00d8cf83de5.png]: /images/20220829/262e954662a044a391ae564f1b9d66f0.png
[7ba2c5b4e23a89922f6416a93748e28b.png]: /images/20220829/b1b0ce8cdcb645a89a32212fcfaf555e.png