Ubuntu18.04雙系統下安裝CUDA10+cuDNN7.5

前言

本篇寫於2019-4-25

這兩天裝Ubuntu18.04雙系統簡直裝到崩潰。一是很是著名的開機卡死在Logo界面的問題，另外一個是在裝Nvidia驅動和CUDA的時候，更是費心。而網上的資料又參差不齊，走了很多彎路。因而作個總結，方便之後的本身，也方便別人。

首先：個人機器是戴爾靈越5577，如下方案不必定適合您的機器，操做失敗還請自行百度解決，而且安裝所CUDA和cuDNN版本請務必參照官網配置

另外：安裝過程當中並無保留截圖，如下也只有文字敘述，有時間會補上。

裝機

鏡像是在Ububtu官網下載的鏡像，這沒有什麼異議。啓動盤製做方面我選擇rufus，小巧免費好用，並且很是適合製做Linux啓動盤。

選好U盤選好鏡像後就能夠製做了，我是選的默認設置，以下圖。我也試過gpt格式的，都可。

製做完成後，關閉rufus就能夠了，帶着U盤，從新啓動。

進入U盤引導（不一樣品牌的電腦有不一樣的方式，Dell是按F12選擇啓動方式），進入grub界面。

你可能看過許多教程說的是，爲防止開機開在Logo，選中Install Ubuntu，而後按e編輯。個人建議是先別這樣作，由於編輯後進入的安裝界面屏幕分辨率會很低，許多按鈕在屏幕下方根本點不到，安裝很不方便。這裏我直接回車開始安裝，至於會卡在logo這個問題，裝好後再弄。

而後一步步安裝就能夠了。裝的時候必定要注意：不要聯網、不要選安裝驅動啥的，最小化安裝便可、手動分區。個人分區方式以下，共分給Linux 100G

目錄	大小
/	20G	邏輯分區
/boot	1G	邏輯分區
/home	69G	邏輯分區

裝完後，會顯示從新啓動，若是點當即重啓的話，不出意外，會卡在這裏，不要緊，按住電源鍵不放，強制關機。再開機後就可看到系統選擇界面了。

這個時候不要着急選擇，先選中Ubuntu，按e鍵進入編輯，將倒數第二段最後（多是倒數第三行，不難分辨）的quiet splash 後加上nomodeset，注意nomodeset要和先後有一個空格。而後按F10，便可開機。

這時候，應該能夠進入系統了，這個時候開始安裝顯卡驅動。

安裝驅動

這裏有不少教程說是經過sudo ubuntu-drivers autoinstall這個方法安裝的，可是就我親身經歷而言，並很差使，這裏安裝驅動是沒問題的，可是後來在安裝CUDA的時候會遇到各類各樣的問題。

這裏的建議是，去Nvidia的官網選擇一個適合你的顯卡的驅動（我選的最新的），下載好備用。

在裝驅動以前，先將nouveau加入黑名單：

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

在末尾加上一行blacklist nouveau

保存退出，執行

sudo update-initramfs -u

另外：因爲折騰的次數比較多我還改了/etc/default/grub，不知道和這有沒有關係：

sudo gedit /etc/default/grub

而後將quiet splash後面加上acpi_osi=linux

保存退出，執行

sudo update-grub

接下來按CTRL+ALT+F2，進入純字符界面，以root身份登入，開始安裝顯卡驅動。首先進入剛纔下好的驅動所在的目錄，執行

sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run –no-opengl-files  # 必定不要忘記後面的參數

而後一路肯定，完成後重啓系統，進入BIOS（戴爾是按F2，其餘電腦型號請自行查找資料），關掉secure boot，設置爲disable，關掉後保存重啓。這裏必定要關掉，否則開機後是無法用剛纔裝的Nvidia驅動的。

啓動後在控制檯輸入nvidia-smi，若沒有報錯則證實安裝成功。

安裝CUDA

接下來，咱們安裝CUDA，我這裏使用的是CUDA10.0，由於目前tensorflow已經可使用CUDA10了，也就不挑舊版本安裝了。

到Nvidai官網上找到CUDA10.0的下載連接，Nvidia給出的默認的CUDA的下載連接是CUDA10.1，由於我沒試驗過，因此不知道可不能夠用，你能夠自行決定。

依次選擇 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 18.04 -> runfile(local)，選好後選擇Base Install開始下載。

下好後，找到CUDA安裝包所在的位置，在控制檯輸入

sudo sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

而後等待一會後，會出來安裝協議，按住空格鍵快速看完。而後選擇安裝選項：

• 第一項，選擇accept接受。
• 第二項，詢問你是否安裝CUDA中帶的顯卡驅動，因爲咱們前面已經安裝了驅動，因此不安裝，選n
• 剩下的，能選y的選y，能Enter的Enter就好。

裝好後，在~/.bashrc最後 添加環境變量，保存後退出

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0

測試一下：

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

若最後一行的結果爲Result = PASS，說明安裝成功。

安裝cuDNN

最後，去官網找對應版本的cuDNN，這裏我選擇的是7.5（7.4也是能夠的），下載（這裏須要登錄Nvidia才能夠）

將下載好的壓縮包解壓，通常解壓出來的目錄爲cuda，拷貝到CUDA中

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

最後

至此，CUDA已安裝完成，裝個gpu版本的tensorflow試試（你也能夠先使用virtualenv建立個虛擬環境再安裝）

pip3 install tensorflow-gpu  # 這裏pip3須要手動下載

裝好後，進入python交互環境，試試Hello World

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello World')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
b'Hello World'

執行後，會有日誌打印，若沒有報錯，即證實安裝成功。

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參考：

• http://www.javashuo.com/article/p-tcckrtoq-gt.html
• http://www.javashuo.com/article/p-vpkmawbf-ga.html
• https://www.jianshu.com/p/6f54b4f96556