深度学习环境搭建（ubuntu16.04+Titan Xp安装显卡驱动+Cuda9.0+cudnn+其他软件）

硬件环境

• ubuntu 16.04lts + windows10 双系统
• nvidia titan xp 显卡（12g）

软件环境

• 搜狗输入法
• 显卡驱动：linux x64 (amd64/em64t) display driver (418.56)  https://www.nvidia.cn/download/index.aspx?
• cuda：cuda9.0  https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=linux
• cudnn：cudnn v7.5.0 (feb 21, 2019), for cuda 9.0 (cudnn library for linux)  
• anaconda：anaconda3-5.0.0-linux-x86_64 
• pycharm：
• sublime：

ubuntu系统安装

制作ubuntu系统盘和安装ubuntu16.04见另一篇博文。

安装搜狗输入法

下载地址：

安装：

安装搜狗出入法比较简单，详见 。

如果在安装过程中出现没有fcitx这个选项，可以通过键入"sudo apt-get install fcitx-bin"命令安装fcitx。

 

安装显卡驱动

 安装显卡驱动有两种方式，第一种用ubuntu自带的软件工具进行安装，第二种用命令行进行安装。

1. 用软件工具安装显卡驱动

用软件工具安装显卡驱动只能安装系统指定版本的显卡驱动，其版本比较低，有时候无法满足后续cuda的要求，（比如cuda9.0要求驱动最低版本为384.77）

2. 用命令行安装显卡驱动

　　（1）查询显卡驱动版本：这个步骤可以省略，虽然最好使用查询到的驱动版本，但是查到的驱动版本一般都较低。

sudo apt-cache search nvidia*

　　　　可以看到推荐的显卡驱动版本是***。

　　（2）下载驱动：

　　　　可以从下载地址下载指定显卡的最高版本的驱动程序，也可以从中查询指定版本显卡的全部版本的驱动程序。

　　（3）安装：卸载原有驱动

sudo apt-get purge nvidia* 

　　（4）安装：安装依赖

sudo apt-get install build-essential gcc-multilib dkms

　　（5）安装：禁用nouveau

　　　　新建blanklist-nouveau.conf文件：　　　 

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 

　　　　在文件里写入：　　　　

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

　　　　保存并退出，执行：

sudo update-initramfs -u 

　　　　重启后检查nouveau是否禁用成功（如果输入命令之后没有输出则禁用成功）：

lsmod | grep nouveau 

　　（6）安装：获取kernel source（important）

　　　　查询uname：

uname -r

　　　　接下来执行（将x.x.x-x-generic替换为上一步查询到的内容）：

apt-get install linux-source
apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic

　　（7）安装：禁用x服务

sudo /etc/init.d/lightdm stop

　　这时候图形界面会被关闭，同时按下crtl+alt+f1进入命令行界面，输入用户名和密码进入终端、

　　（8）安装：安装驱动

　　　　给驱动赋予执行权限：

sudo chmod a+x nvidia-linux-x86_64-***.run

　　　　运行（注意参数）：

sudo ./nvidia-linux-x86_64-***.run --no-opengl-files –no-x-check –no-nouveau-check

　　　　参数解释：

• • –no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装opengl文件，
  • –no-x-check 安装驱动时不检查x服务，
  • –no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau。

　　　　安装过程中的一些选项：

>the distribution-provided pre-install script failed! are you sure you want to continue?
>yes

>would you like to register the kernel module souces with dkms? this will allow dkms to automatically build a new module, if you install a different kernel later?
>no

>nvidia's 32-bit compatibility libraries?
>no

>would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the nvidia x driver will be used when you restart x? any pre-existing x confile will be backed up?
>yes

　　（9）安装：检查安装是否成功

　　　　开启图形界面：

sudo /etc/init.d/lightdm start

　　　　键入：

nvidia-smi

　　　　得到输出：

 

参考博客：参考1，，

 

安装cuda

　　（1）下载cuda

　　　　　　目前已经出了cuda10.0，不过不建议使用cuda10.0，越新越不稳定，因此我这里选择了cuda9.0。

　　　　　　cuda8.0；cuda9.0；cuda10.0；cuda历史发行版本

　　（2）安装cuda

                      给cuda赋予执行权限：

chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

                      安装：

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

                      安装过程中的一些选项：

>do you accept the previously read eula?
>accept/decline/quit: accept
 
>install nvidia accelerated graphics driver for linux-x86_64 375.26?
>(y)es/(n)o/(q)uit: n
 
>install the cuda 9.0 toolkit?
>(y)es/(n)o/(q)uit: y
 
>enter toolkit location
> [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:
 
>do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
>(y)es/(n)o/(q)uit: n
 
>install the cuda 9.0 samples?
>(y)es/(n)o/(q)uit: n

                      添加环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

export path="/usr/local/cuda-9.0/bin:$path"
export ld_library_path="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$ld_library_path"

                     检查cuda是否安装成功：（若最后显示result = pass，表明cuda查询显卡信息成功。）

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_utilities/devicequery
sudo make
./devicequery

ps：如果安装过程中出现找不到某库的错误，百度这个错误安装相应的库即可。

参考博客：

　　

安装cudnn

　　（1）下载cudnn：

　　　　cudnn的下载需要注册登录nvidia的账号，我下载的是cudnn v7.5.0 (feb 21, 2019), for cuda 9.0 (cudnn library for linux) 

　　（2）安装：

tar -zxvf cudnn-****.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* 

安装其他软件

　　（1）安装anaconda

　　　　清华镜像anaconda下载地址：

　　　　安装：

chmod +x ./anaconda3-5.2.0-linux-x86_64.sh
./anaconda3-5.2.0-linux-x86_64.sh

　　　　注意可以更换下载源来加速安装其他库的速度，。

　　　　anaconda创建虚拟环境：

conda create -n env_name python=3.6

　　　　激活虚拟环境：

source activate env_name

　　　　在虚拟环境中安装库可以不影响主环境，方便使用。

　　（2）安装pycharm

　　　　

　　　　解压缩后，进入bin目录下用命令 sh pycharm.sh & 即可启动。

　　（3）安装sublime

　　　　

　　　　解压缩后，运行sublime.exe即可运行。

参考博客：