深度學習實踐操作—從小白到大白

目錄

五. cuda & cudnn安裝

1. CUDA8.0安裝及配置

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

也可以通過原始碼安裝：

sudo sh ./cuda_8.0.44_linux.run

• 環境配置
  配置cuda8.0之後主要加上的一個環境變數宣告，開啟~/.bashrc檔案： sudo gedit ~/.bashrc ，將以下內容寫入到~/.bashrc尾部：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然後設定環境變數和動態連結庫，在命令列輸入，sudo gedit /etc/profile，在開啟的檔案裡面加上（注意等號兩邊不能有空格）
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

儲存之後，建立連結檔案sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.con，在開啟的檔案中新增如下語句：
/usr/local/cuda/lib64

sudo ldconfig 使連結立即生效。

2. 安裝cudnn

• 解壓：tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
• 進入cuDNN5.1解壓之後的include目錄，在命令列進行如下操作：
  cd cuda/include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include
  再將進入lib64目錄下的動態檔案進行復制和連結：
  cd ..
cd lib64 sudo cp lib*
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
  #刪除原有動態檔案
  sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 # libcudnn.so.6.0.12 libcudnn.so.6
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so # libcudnn.so.6 libcudnn.so
  如果使用的別的版本的，參照檔案內容修改三條寫了註釋的指令。

3. 測試CUDA例程（選做）

可以測試安裝是否成功

cd ~/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

返回GPU的資訊則表示配置成功