Ubuntu 18.04+RTX2080Ti+CUDA10.1+CUDNN7.6.5+Pytorch1.3环境部署（详细教程）

叁歲伎倆 2023-02-13 11:10 1阅读 0赞

修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0  
修正日期：20200611

安装方式与下文描述类似，只要选择上面的版本安装即可

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## 一、安装cuda（**准备工作**） ##

**1、检查Linux版本是否支持CUDA**  
`Ubuntu18.04 + RTX2080ti` 支持

**2、检查系统是否安装gcc**

gcc --version

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**3、 检查是否安装了kernel header和 package development**

在终端中输入: `uname -r` 可以查看自己的kernel版本信息  
在终端中输入: `sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)`  
可以安装对应**kernel**版本的**kernel header**和**package development**

**4、运行**`nvidia-smi` **查看现有驱动支持的cuda版本**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
（重要）根据上述运行结果查看driver version和CUDA Version的版本。此外，如果需要安装pytorch或者tensorflow，可登陆pytorch官网进行查看当前pytorch支持的cuda的版本，根据对应的版本下载pytorch。

**5、下载官网run文件：**[cuda官网][cuda]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
下载完成后

**6、runfile安装**  
A) 禁用 `nouveau`  
终端中运行： `lsmod | grep nouveau`，如果有输出则代表nouveau正在加载。  
因为我早就安装了NVIDIA的显卡驱动，禁用了nouveau，所以没有输出。  
![在这里插入图片描述][2020052815354383.png]  
B) 切换到`.run`安装文件的路径，运行  
`sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run` （10.2版本类似）!![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**注意**：不安装driver，否则重启之后电脑一直蓝屏（踩坑）。

**7、设置环境变量**

终端输入：`sudo gedit /etc/profile`，输密码后进入，打开文件末尾，加入以下两行后保存。（10.2版本类似）

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda10.1/lib64

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1）在终端输入`sudo gedit ~/.bashrc`

2）在文本的最后输入

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1.0/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

目录要对应自己的**cuda**版本  
3）然后`source ~/.bashrc` 激活环境  
4）在终端输入`nvcc -V`出现下面画面则安装成功  
!blog.csdnimg.cn/20200528154419611.png![在这里插入图片描述][20200528154429522.png]  
（图片参考：https://blog.csdn.net/hou9021/article/details/104311088）

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重启：`sudo reboot`  
开始测试**cuda**是否安装成功：  
命令如下：

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery

最后结果显示，如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
(图片参考：https://blog.51cto.com/14204744/2464180?source=dra)

有些地方可能会不一样，只要最后是**Result = PASS**就代表这**cuda10.1**安装成功了。

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**CUDA**卸载：

cd /usr/local/cuda/bin
    sudo ./cuda-uninstaller

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## CUDNN安装 ##

安装`cuDNN 7.6.5`版本，[转到官网下载][Link 1]，下载前先注册一下，填个调查问卷，根据自己的环境和架构选择包，下载到本地  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
**注意**：具体的版本请参照官网，只需要与**cuda**的版本对应即可

切换到下载目录 `cd Downloads` ，然后按照以下操作进行，

解压： `cuDNN Library for Linux`，  
输入： `tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz`

将解压出来的文件复制到安装的**CUDA**环境中，输入：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/inlude
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

更改权限，输入：

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

**注意**：如果系统提示找不到`cudnn.h`，可复制`cuda/include/cudnn.h`到`/usr/local/cuda/include/`目录下

## 安装PyTorch1.3 ##

进入**PyTorch**官网安装合适的版本，[官网][Link 2] ，

输入： `pip3 install torch torchvision` ，等待安装结束（现在官网最新版本为1.5）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
安装完成后，进入python3环境，验证是否成功，

输入： `python3`

再输入：

import torch
    import torchvision

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
没有报错，说明安装成功。

最后验证下**GPU**能否使用，输入： `print(torch.cuda.is_available())` ，输出**True**，说明没问题。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

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参考文章：[https://www.cnblogs.com/booturbo/archive/2019/11/11/11834661.html][https_www.cnblogs.com_booturbo_archive_2019_11_11_11834661.html]

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/2020052815254420.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200528152046600.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1JOR191emlf,size_16,color_FFFFFF,t_70
[cuda]: https://blog.csdn.net/hou9021/article/details/104311088
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[Link 1]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download?spm=a2c4e.10696291.0.0.1df819a4HJWSTe
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[Link 2]: https://pytorch.org/
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