深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN;Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考

Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情

1.安装NVIDIA驱动

通过命令行安装,sudo apt-get install nvidia-375

2. 安装cuda toolkit

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.r7un.26_linux-run

因为在第一步已经安装NVIDIA驱动,所以在安装cuda的时候不用安装opengl,除此之外一路绿灯

3.安装cudnn

3.1 进入下载的cudnn/include, cd cudnn/include, 拷贝cudnn.h 到/user/local/cuda-8.0/include/

sudo cp cudnn.h /user/local/cuda-8.0/include/

3.2 进入lib64文件夹,拷贝lib_cudnn_static.a 到/user/local/cuda-8.0/lib64文件夹下,sudo cp lib_cudnn_static.a /user/local/cuda-8.0/lib64/

3.3 拷贝libcudnn.so.5.1.3到/user/local/cuda-8.0/lib64/下,sudo cp libcudnn.so.5.1.3 /user/local/cuda-8.0/lib64/

3.4 进入/user/local/cuda-8.0/lib64/下并且创建软链接,sudo ln -s libcudnn.so.5.1.3 libcudnn.so.5, sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

至此完毕

下面是之前的记录

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------

更新:

现在cudnn已经升级到6.0版本,上述三个步骤的第一步,第二步都不需要做相应的更改,

第三步版本号需要做相应的修改

以及cuda与cudnn的百度盘链接如下

https://pan.baidu.com/s/1pKRPQSb

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