ubuntu 16.04安装nVidia显卡驱动和cuda/cudnn踩坑过程

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动。

我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统。

网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考。

ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装nvidia显卡驱动。

编辑文件blacklist.conf

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件最后部分插入以下两行内容

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

更新系统

sudo update-initramfs -u

重启系统(一定要重启)

验证nouveau是否已禁用

lsmod | grep nouveau

ubuntu 16.04安装nVidia显卡驱动和cuda/cudnn踩坑过程

没有信息显示,说明nouveau已被禁用,接下来可以安装nvidia的显卡驱动。

按ctrl+alt+f1进入文本模式

sudo service lightdm stop

sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run

ubuntu 16.04安装nVidia显卡驱动和cuda/cudnn踩坑过程

不要安装opengl,不然即使安装成功,也会出现循环登录的情况(至少本人碰到了这样的情况)。

不要安装/usr/local/cuda的符号连接(这一步可选)

sudo service lightdm start

ubuntu 16.04安装nVidia显卡驱动和cuda/cudnn踩坑过程

ubuntu 16.04安装nVidia显卡驱动和cuda/cudnn踩坑过程

最后把cudnn的头文件拷贝到/usr/local/cuda-8.0/include下面,库文件拷贝到/usr/local/cuda-8.0/lib64下面

设置环境变量文件.bashrc或profile

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:#LD_LIBRARY_PATH

更新环境变量

souce /etc/profile

安装完成。

接下来就可以安装tensorflow, caffe, mxnet深度学习框架了。

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