服务器配准深度学习环境(0)—— 安装显卡驱动、cuda、cudnn
然后然后我这个蠢蛋,忘记检查显卡驱动cuda和cudnn了,结果安装完anaconda后,才发现。。。。。废话不多说,重新整吧,给我整个世界一定要按照顺序来安装(装系统这里就不提了,默认系统以及安装好了,我装的是16.04)显卡驱动-------》cuda -------------》cudnn一定要注意版本对应0.安装显卡驱动https://www.cnblogs.com/fanminhao/p
然后然后
我这个蠢蛋,忘记检查显卡驱动cuda和cudnn了,结果安装完anaconda后,才发现。。。。。
废话不多说,重新整吧,给我整个世界
一定要按照顺序来安装
(装系统这里就不提了,默认系统以及安装好了,我装的是16.04)
显卡驱动-------》cuda -------------》cudnn 一定要注意版本对应
0.安装显卡驱动
https://www.cnblogs.com/fanminhao/p/8902296.html
每次都是按照这个步骤来的,只是你要按照你的系统和你的显卡型号来选择对应版本的显卡驱动
我下载的显卡驱动:https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/450.80.02/NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run
nvdia官网 :https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
1.安装cuda
安装cuda一定要找到对应的版本,我的显卡驱动安装的是450.80,所以我选择安装的cuda版本是cuda11.0.2
1,1 版本对应关系查看
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/#overview
1.2 搜索cuda版本下载地址
cuda 11.0.2的下载地址 :https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal
然后选择自己的配置
1.3 安装
(1)下载 :wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
(2)安装: sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
(3)等待,输入accept
(4)不选驱动
(5)install
(6)安装完成
(7)添加环境变量
添加环境变量:
sudo vi ~/.bashrc
在打开的文件末尾添加:(按esc ,再按a 进入编辑)
export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH" (版本要对应的进行更改)
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"(版本要对应的进行更改)
保存退出文件 (按esc ,按:, 按shift+zz退出)
生效:
source ~/.bashrc
(8)验证
输入 nvcc -V
安装成功
2.安装cudnn
我还没有安装成功

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