NVIDIA,CUDA,CUDNN

ppa安装NVIDIA驱动

  $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
  $ sudo apt-get update
  $ ubuntu-drivers devices
  $ sudo apt-get install nvidia-driver-xxx

自动安装NVIDIA驱动

# 卸载残余驱动
sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"
# 查看推荐驱动版本
ubuntu-drivers devices
# 自动安装
sudo ubuntu-drivers autoinstall

.deb安装CUDA

下载deb文件

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

安装CUDNN

下载符合自己cuda版本的cudnn

安装cudnn

安装过程实际是将cudnn的头文件复制到CUDA的头文件目录里

$ sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/
$ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
# 添加可执行权限
$ sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h
$ sudo chmod +x /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

检验

$ cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

指定运行程序使用的GPU

在程序中添加

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES]='0'

或者在终端中

$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py

命令行安装Anaconda

$ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
$ bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh
# 添加环境变量，可选
$ echo 'export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ source .bashrc