在ubuntu安装cuda10.1和cudnn（亲测有效）

在ubuntu安装cuda10.1/cudnn。我在安装cuda过程中遇到了好多问题，我电脑装的是双系统，几天前，我还把自己的ubuntu系统给搞坏了，不得不重装系统，害。。。重装系统后，我又继续尝试多次，折腾了好几天终于成功的把cuda10.1/cudnn安装上了，哈哈哈！我的成功安装步骤如下：1.安装cuda10.1步骤：安装前准备CUDA的主要用途是深度学习,和GPU有关，而目前主流的深度学

关彼得

12686人浏览 · 2021-07-27 11:00:27

关彼得 · 2021-07-27 11:00:27 发布

在ubuntu安装cuda10.1和cudnn。
我在安装cuda过程中遇到了好多问题，我电脑装的是双系统，几天前，我还把自己的ubuntu系统给搞坏了，不得不重装系统，害。。。
重装系统后，我又继续尝试多次，折腾了好几天终于成功的把cuda10.1和cudnn安装上了，哈哈哈！
我的成功安装步骤如下：

1.安装cuda10.1步骤：

安装前准备

CUDA的主要用途是深度学习,和GPU有关，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。

首先要查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。
在终端执行以下命令：

nvidia-smi

正常的运行结果：
在这里插入图片描述如果出现报错如下：

NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NIVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.

则需要装驱动：
ubuntu安装驱动的教程链接（亲测有效）

如果 CUDA Version: … 这里的版本号大于等于10.1（我的是10.2），就可以安装cuda10.1.
关键点：gcc降级

因为Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.3，而cuda10.1不支持gcc-9，因此要手动安装gcc-7，命令如下：

sudo apt-get install gcc-7 g++-7

安装完gcc-7，系统中就存在两个版本的gcc，因此要设置默认的gcc，命令如下：

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1

此命令可以通过update-alternatives设置gcc各版本的优先级，优先级最高的为系统默认版本，可以用下述命令显示其优先级：

sudo update-alternatives --display gcc

设置默认的g++也是如此：

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1

显示g++优先级：

sudo update-alternatives --display g++

按照官网的安装步骤下载并安装CUDA 10.1

cuda下载的官网链接
你可以根据自己的需求，选择适合的版本。我的ubuntu系统是20.04的，我用的是cuda10.1的。cuda和ubuntu驱动兼容才行！！

我也给cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run放到百度网盘里面了
链接: https://pan.baidu.com/s/1zlxtoITCKjDNklLgKqLuRA?pwd=643d 提取码: 643d

如果需要换驱动：
ubuntu安装驱动的教程链接（亲测有效）
CUDA Toolkit 10.1 update2 Archive
在这里插入图片描述如上图所示，推荐选择run文件安装，比较简洁。
10.1版本的
我推荐用axel多线程下载安装包，速度更快， 10表示线程数。

axel -n 10 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

安装命令：

sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

11.6的版本的

axel -n 10 https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run
sudo sh cuda_11.6.2_510.47.03_linux.run

输入命令后，耐心等一段时间，几十秒左右，感觉有点慢，估计是因为服务器在国外。

当安装界面启动，选择continue。
然后输入accept，回车。
由于你的系统中已经有了NVIDIA显卡驱动，如果不想安装CUDA 10.1中附带的驱动，移动到Driver选项上，按空格键将该项取消。如下图。
在这里插入图片描述
移动到Install选项，回车，等待安装完成。
输入命令后，耐心等一段时间，下载需要不少时间。

安装完成后，会出现类似这样的提示（这是其他网友的安装报错提示，我自己的忘了复制了，他这个是cuda10.0的报错提示，和cuda10.1的差不多，就版本号不一样）

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...
 
Installing the CUDA Samples in /home/jason ...
Copying samples to /home/jason/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples now...
Finished copying samples.

===========
= Summary =
===========

Driver:   Not Selected
Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-10.0
Samples:  Installed in /home/jason

Please make sure that
 -   PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
 -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-10.0/bin

Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-10.0/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.

***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work.
To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
    sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver

Logfile is /tmp/cuda_install_2813.log

接下来需要将cuda的目录设置到PATH
需要进入root用户模式。增加相关的环境变量。
(！！注意：不执行sudo su进入root用户模式也行，如果你在这里进入了root模式里面，退出到普通用户模式后，还是需要再重新执行一遍在roo模式下的命令，nvcc -V才能显示出cuda的版本号。)

sudo su
cd ~
sudo gedit .bashrc

在最后面添加或是修改为（cuda10.1版本）

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1/bin
export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME

执行命令使上面的修改生效。在root模式下。

source ~/.bashrc

退出root模式。

exit

输入命令检验cuda环境是否配置好了，大写的V。

nvcc -V

得到终端输出如下，可以看出刚安装上的cuda的版本是10.1。

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019
Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243

注：下面的这三行命令不执行也可以。nvcc -V 可以查看cuda的版本就证明cuda安装好了。

cd ~/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/1_Utilities/bandwidthTest
make
./bandwidthTest

返回 Result = PASS代表cuda安装成功了！
在这里插入图片描述

OK，cuda10.1安装完成。

记：
跑深度学习安装上CUDA就可以正常使用GPU了！不一定需要安装cuDNN，具体看你的项目需求，我的是安装上CUDA就可以跑我的深度学习项目了，用不到cuDNN。

2.安装cuDNN步骤：

下载cuDNN

Download cuDNN

打开链接后，网站会要求你登陆，如果没有NVIDIA账号，注册后再登陆。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
选择与CUDA 10.1对应的版本（7.6.5），点开后选择 cuDNN Library for Linux，点击下载。（最好选择 cuDNN Library for Linux 这个文件格式安装比较方便）

我也给cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz放到百度网盘里面了
链接: https://pan.baidu.com/s/1z8_aEFXWBJZsSKM39cm51g?pwd=hugj 提取码: hugj

下载好以后，接着用以下命令安装配置。

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

很感谢以下链接的帮助：
https://blog.csdn.net/feng98ren/article/details/108895582
https://blog.csdn.net/jsjason1/article/details/88087414