[深度學習]Ubuntu18.04安裝NVIDIA驅動 配置GPU版Pytorch
Ubuntu18.04 Install Pytorch
本文主要涉及安裝GPU加速的Pytorch（Tensorflow同理），主要內容包括安裝NVIDIA顯示卡驅動、CUDA、cuDDN和Pytroch。
安裝NVIDA GPU顯示卡驅動
從官網下載最新驅動安裝更為穩妥，方法如下：
- 查詢顯示卡型號
- 官網下載適合自己顯示卡的驅動.run檔案
- 解除安裝原有的NVIDIA驅動，sudo apt-get remove --purge nvidia* sudo apt-get autoremove
- 禁用nouveau驅動sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf，在末尾新增blacklist nouveau，然後執行sudo update-initramfs -u，執行lsmod | grep nouveau，如果沒有螢幕輸出，說明禁用nouveau成功。
- 進入Ctrl+Alt+F3進入命令列模式，關閉gdm服務sudo /etc/init.d/gdm3 stop，Ctrl+Alt+F3回到命令列可看到服務成功停止。
- 找到下載的驅動安裝cd ，開啟可執行許可權sudo chmod +x ****.run，安裝sudo ./***.run -no-opengl-files(務必加上此引數)
- 重啟reboot
gcc、/g++降級
Ubuntu 18.04預裝GCC版本為7.3，網上的教程中安裝CUDA9.0需要降級到4.8，這裡我們安裝CUDA10，不用再降級。
安裝CUDA10
-
官網下載linux, x86_64, Ubuntu, 16.04(或17.04)的runfile
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads -
安裝
Run sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
按空格讀完宣告
在安裝過程中會詢問是否安裝顯示卡驅動Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39?，我們已經安裝所以選擇no，其他選擇預設或者yes即可。
安裝完成後可能會有警告，提示samplees缺少必要的包：
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
Missing recommended library:libGLU.so
Missing recommended library: libX11.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
Missing recommended library: libGL.so
暫時忽略，沒有影響。 -
配置環境變數
gedit ~/.bashrc
新增
#add cuda
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin: LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc -
驗證
nvcc -V -
編譯sample驗證
cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/0_Simple/vectorAdd
make
./vectorAdd
編譯成功說明安裝完成。
安裝cuDNN
官網註冊https://developer.nvidia.com/cudnn
下載cuDNN v5.1 Library for Linux
解壓tar -zxf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.1.5.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*
安裝Pytorch
參考Pytorch官網安裝方法即可，這裡使用pip安裝版本為Stable, Linux, Pip, Python3.6, CUDA10.0
pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision