对于 TensorFlow,我想安装 CUDA。我如何在 Ubuntu 16.04 上做到这一点?
Mar*_*oma 99
有一个Linux 安装指南。但是,基本上只有这些步骤:
md5sum cuda_7.5.18_linux.run. 只有在正确的情况下才能继续。sudo apt-get purge nvidia-cuda*- 如果您也想安装驱动程序,则sudo apt-get purge nvidia-*.)
sudo service lightdm stop/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf使用以下内容创建一个文件:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
sudo update-initramfs -usudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override. 确保您说y的是符号链接。sudo service lightdm start另请参阅:笔记本电脑上带有 Ubuntu 16.04 beta 的 NVIDIA CUDA(如果您迫不及待)
注意:是的,可以通过apt-get install cuda. 我强烈建议不要使用它,因为它会改变路径并使其他工具的安装更加困难。
您可能还对如何在 Ubuntu 16.04 上安装 CuDNN感兴趣?.
*:不要使用此脚本安装显示驱动程序。他们老了。从http://www.nvidia.com/Download/index.aspx下载最新的
以下命令显示当前的 CUDA 版本(最后一行):
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
以下命令显示您的驱动程序版本以及您拥有的 GPU 内存量:
$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce 940MX Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| N/A 75C P0 N/A / N/A | 1981MiB / 2002MiB | 98% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1156 G /usr/lib/xorg/Xorg 246MiB |
| 0 3198 G ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni 222MiB |
| 0 6645 C python 1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
另请参阅:验证 CuDNN 安装
不要惊慌。即使您在计算机上看不到任何内容,以下步骤也应该能让您回到之前的状态:
mount -o remount,rw /(-is?和/is-在美国布局中)sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstallsudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings安装图形驱动程序有点棘手。这必须在没有图形支持的情况下完成。
dpkg -l | grep -i nvidiasudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVERsudo service lightdm stopreboot您的电脑/黑名单 nouveau 驱动程序(德语教程)小智 22
我尝试通过 .run 文件多次安装,但总是出现一些错误,我要么遇到登录循环,要么完全失去了显示。因此我建议使用 .deb 文件而不是摆弄显示管理器。
适用于 Linux 的 NVIDIA CUDA 安装指南 是一个很好的链接,其中列出了完整的详细信息。请确保按照给出的每个步骤进行操作。
要安装 Nvidia 驱动程序,您可以执行以下操作:
在 Ubuntu 的左上角搜索您的计算机菜单中搜索其他驱动程序(您也可以执行System Settings > Software and Updates > Additional Drivers)
在出现的菜单中,选择 Nvidia 驱动程序之一,然后单击Apply Changes。(此步骤使用互联网。如果仍然失败,则您的代理服务器可能阻止下载)
重新启动系统。
打开终端窗口并键入nvidia-smi. 如果您的驱动程序已正确安装,您应该会看到如下内容:
+------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 3.295.41 Driver Version: 295.41 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| Nb. Name | Bus Id Disp. | Volatile ECC SB / DB |
| Fan Temp Power Usage /Cap | Memory Usage | GPU Util. Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0. Tesla C2050 | 0000:05:00.0 On | 0 0 |
| 30% 62 C P0 N/A / N/A | 3% 70MB / 2687MB | 44% Default |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| Compute processes: GPU Memory |
| GPU PID Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0. 7336 ./align 61MB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
您现在可以根据上一个链接轻松安装 CUDA。简单来说:
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
从这里下载工具包,然后安装.deb文件(相应地替换名称)
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后运行:
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我还尝试了不同的方法,以便在 Ubuntu 16.04 中安装 Cuda 8.0。最后,这些是起作用的步骤。我按照本教程更新了更正的步骤,如下所示。
更新系统
apt-get update && apt-get upgrade
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)下载VirtualGL并安装它。安装
dpkg -i virtualgl*.deb
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)下载并安装CUDA 8.0?并安装它。我建议通过互联网来做。像这样,
安装所需的依赖项。
apt-get install linux-headers-$(uname -r)
apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)更新 .bashrc 中的系统路径,它可以在主目录中找到。请注意,如果您将这些东西安装到不同的位置,请根据该位置更新路径。
export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)安装 bumblebee-nvidia 和 primus。
apt-get install bumblebee-nvidia primus
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)编辑 bumblebee 配置文件,以便 bumblebee 知道我们正在使用 NVIDIA 驱动程序。请根据您的系统更新路径。这是参考视图,这将有所帮助。
sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
添加:
[bumblebeed]
ServerGroup=bumblebee
TurnCardOffAtExit=false
NoEcoModeOverride=false
Driver=nvidia
XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
Bridge=auto
PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
AllowFallbackToIGC=false
Driver=nvidia
[driver-nvidia]
KernelDriver=nvidia
PMMethod=auto
LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Driver=nouveau
[driver-nouveau]
KernelDriver=nouveau
PMMethod=auto
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)运行以下命令并记录您的显卡的 PCI 地址。
$ lspci | egrep 'VGA|3D'
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)编辑 xorg.conf.nvidia 文件,让它知道你的显卡的 PCI 地址(对我来说是 01:00.0)。在“ServerLayout”部分下更新PIC地址如下
sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
添加:
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Option "AutoAddDevices" "false"
Option "AutoAddGPU" "false"
BusID "PCI:01:00.0"
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)重新启动系统并享受运行一些示例代码的乐趣。
sudo shutdown -r now
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