转：Ubuntu16.04安装GTX1080Ti+CUDA9.0+cuDNN7.0配置教程

阅读：评论：0

原文作者：故宫の回忆
原文链接：.html

本来就对Linux不熟悉，经过几天惨痛的教训，参考了不知道多少篇文章，终于把环境装好了，每篇文章或多或少都有一些用，但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题，所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程，有些参考的文章会给出原地址，比较大众的教程就没有给出了。

本文写于2018年7月27日，注意下时效性，有问题欢迎留言

1. 安装Ubuntu16.04

系统下载地址： .04/
下载64位系统：ubuntu-16.04.4-desktop-amd64.iso
制作系统盘安装，推荐使用UltraISO，找到一个U盘(U盘数据必须备份好)
打开UltraISO软件，选择菜单中的文件，打开下载好的系统
再选择菜单中的启动，写入硬盘映像，完成后启动U盘就做好了，之后重新启动后选择U盘启动根据提示安装系统即可，具体细节可以在网上查找相应的文章，网上非常多。

2.安装NVIDIA驱动

2.1 修改更新源

系统安装完成后，应该首先修改的更新源，如果不修改的话更新的镜像地址不在国内下载速度是非常慢的，用的是中科大的源（还有阿里源，清华源等等，网上一查就有了）：
右键打开终端，一条一条执行以下命令，如果是没有桌面端的系统，可以把gedit 改成 vi 进行编辑，gedit可以像打开文本文件一样方便编辑

cd /etc/apt/
sudo cp sources.list sources.list.bak
sudo gedit sources.list

把下面的这些源添加到source.list文件头部：

deb / xenial main restricted universe multiverse
deb / xenial-security main restricted universe multiverse
deb / xenial-updates main restricted universe multiverse
deb / xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb / xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src / xenial main restricted universe multiverse
deb-src / xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src / xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src / xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src / xenial-backports main restricted universe multiverse

保存后，退出文件，然后执行下面命令更新一下，等一会儿就行了，速度还是很快的
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
2.2 驱动下载和安装以及一些问题解决
- 接下来开始安装NVIDIA驱动了，我的显卡是GTX1080Ti，安装显卡驱动有3种方法：1.系统更新驱动 2.添加官方ppa源 3.NVIDIA官网下载安装
- 感兴趣的同学可以去查找对应的安装方式，这里我选择的安装方式是去NVIDIA官网下载Linux版本的驱动，
- 官网地址：或者 .aspx?lang=cn
- 建议去左边的地址可以选择版本，右边的地址会直接给你推荐最新版本，选择你对应版本的系列选择，操作系统别选错了
- 搜索出来这么多结果，先别急着下载，BETA版本为测试版就别下载了，其次这么多版本，到底下载哪个比较好，比如我们图上第二个版本是390.77，这需要看我们CUDA的版本要求的驱动版本是多少
- 我们打开CUDA下载网站：
- 我这里目前最新的版本是CUDA9.2，再选择了一系列的选项后会给出CUDA9.2的下载地址如下图：
- 可以看到，下载的文件名为cuda_9.2.148_396.37,这个396.37就是我们NVIDIA驱动版本的最低要求，可是显卡驱动目前提供的Linux版本最高也就390.77，所以我们不能安装CUDA9.2，于是我选择安装CUDA9.0，下面给出一个驱动要求表格，如果要下载CUDA其他版本请到cuda的存档地址：
- 上面讲了这么多，终于要开始安装NVIDIA驱动了，CUDA9.0文件可以先下载好
- 1）打开终端，先删除旧的驱动：
- ```
sudo apt-get purge nvidia*
```
- 2）禁用自带的 nouveau nvidia驱动
- 先执行下面命令，可以发现会显示一些东西，我们现在要禁用掉，使它不显示出来
- ```
lsmod | grep nouveau
```
- 执行以下命令创建一个文件
- ```
sudo gedit /etc/modprobe.f
```
- 并添加如下内容：
- ```
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
```
- 然后保存文件退出，执行下面命令更新一下
- ```
sudo update-initramfs -u
```
- 然后重启电脑，重启后打开终端再次输入命令
- ```
lsmod | grep nouveau
```
- 如果发现什么都没显示，那么说明禁用nouveau 成功了，然后开始安装NVIDIA驱动
- 首先按Ctrl+Alt+F1进入控制台，然后输入用户名密码登陆，执行下面命令关闭图形界面
- ```
sudo service lightdm stop
```
- 然后跳转到存放文件的路径再运行安装文件，比如我的文件放在Downloads目录下，命令如下：
- ```
cd Downloads
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.42.run --no-opengl-files
```
- 必须加上 --no-opengl-files ,否则会出现题主要是三种，（1）循环登录，也就是登录之后在退出来到登录界面; （2）界面变得很大，看着心慌，哈哈；（3）登录进去了，显示正常了，结果只有桌面背景和鼠标等等
- 安装过程种有出现提示选项，这里主要注意两点（如果看不懂选项的英文，自己查字典）：
- 第一点(不是所有电脑都会遇到,如果没有请忽视这1.)是安装提示 “sign the kernel module” 安装过程中提示是否sign the kernel module（为内核模块签名）
- 我当时是选择了不签名安装，于是我这里出现了错误提示 log:/ver/log/nvidia-installer.log ，查找到了相关文章：
- 大意是在支持UEFI的设备上打开Secure Boot 后,Ubuntu 16.04对于添加到内核的模块更加保守, 需要持有签名才能添加到模块中, 而显卡驱动由于要添加到内核中, 所以需要签名. 在安装过程中我们也会看到NVIDIA显卡会提示是否生成签名. 如果生成成功则没有问题。如果不想生成签名就需要进入BIOS关闭Secure Boot，在Key Management中Clear Secure Boot keys。虽然找到了解决办法但我还是选择生成签名。
- 选择生成签名安装，参考文章：.html 。接下来会继续问使用已有的密钥给模块签名还是重新生成。这里选在重新生成密钥。继续下去之后，密钥会在/usr/share/nvidia/下生成一个nvidia*.der（私钥）文件和nvidia*.key（公钥）文件（这些都不用管），当提示是否删除已生成的密钥文件时，选择不删除，因为之后要用到这两个文件。继续安装程序到最后会提示无法启动模块。这是因为生成的密钥还没有添加到内核的信任库中，我们在安装完成后再导入。
- 第二点提示是”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”什么的，选择 No。
- 待安装结束后，添加密钥到内核的信任列表中：
- ```
sudo /etc/init.d/lightdm start      //打开图形界面
sudo mokutil --import /usr/share/nvidia/nvidia*.der    //必须加上 sudo
```
- 接下来提示输入密码，再次输入密码，然后
- ```
sudo  reboot  //重启
```
- 在电脑刚启动的时候会出现一个界面，就是叫你添加密钥操作，选择 “enroll the mok” ，然后按照步骤操作，输入密码什么的，如果进错了就再执行上面的
- 导入成功后就进入系统就可以了，图如下（取自）：
- 进入系统后测试一下是否安装成功
- ```
nvidia-smi

nvidia-settings
```
- 出现类似下面的显示,则安装成功
3.安装CUDA9.0
- 在上面已经说过了，CUDA9.2版本所需要的显卡驱动版本过高，所以这里我选择安装CUDA9.0（CUDA9.1也支持）
- 安装方法和上面类似
- 首先按Ctrl+Alt+F1进入控制台，然后输入用户名密码登陆，执行下面命令关闭图形界面
- ```
sudo service lightdm stop
```
- 然后跳转到存放文件的路径再运行安装文件，比如我的文件放在Downloads目录下，命令如下：
- ```
cd Downloads
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
```
- 安装开始以后，首先是一个协议，一直按空格到底以后，输入accept。其他的操作如下所示：
- ```
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
```
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
(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: y

Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
第二个安装显卡驱动一定要选择no，否则之前安装的驱动就白装了，有默认选项的直接选择默认选项就可以了（直接回车）
安装完成后，打开图形界面配置环境变量，运行如下命令打开profile文件

sudo service lightdm start   //打开图形界面
sudo gedit  /etc/profile

打开文件后在文件末尾添加路径，也就是安装目录，命令如下：

export  PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH　
保存后执行一个命令后重启电脑
```
sudo ldconfig
sudo reboot
```
查看版本和测试CUDA的例子
```
查看版本
nvcc --version
```

编译例子测试
cd  /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

执行成功的话会出现下面信息：
编译例子的时候如果报错显示：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 解决方法卸载重新安装参考文章：.html
找到对应版本，下载后先把前面的安装的卸载再安装
如果安装错了版本比，如我一开始装了CUDA9.2，卸载操作如下：
```
sudo apt-get remove cuda 
```
sudo apt-get autoclean

sudo apt-get remove cuda*

然后在目录切换到/esr/local/下

cd /usr/local/

sudo rm -r cuda-9.2
然后按照前面的安装CUDA的教程来就可以了
接下来再添加下环境变量
```
sudo gedit ~/.bashrc
```
打开文件后，将下面内容添加到文件的最后面，保存后退出

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后设置环境变量和动态链接库，在命令行输入：
```
sudo gedit /etc/profile
```
在打开的文件末尾加入：
```
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
```
保存之后，创建链接文件：
```
sudo gedit /etc/f.f
```
在打开的文件中添加如下语句：
```
/usr/local/cuda/lib64
```
然后执行，使链接立即生效
```
sudo ldconfig
```
4.安装cuDNN7.0
- 下载地址：
- 进去后下载自己对应的CUDA版本的cudnn文件，如下图：
- 我是选择 cuDNN v7.0.5 Library for Linux 千万别选[Power8]的版本，我查了一下，这个是给Power8处理器使用的，由于v7.1.2版本还没提供普通版本，所以就下载了v7.0.5
- 这里下载是需要注册登陆的，要填一些调查表什么的之后才能下载，如果版本和我相同我这里提供cuDNN的百度云下载地址：
- 链接：密码：k73g
- 安装过程也比较简单，下载后是一个压缩包，解压下来放在cuda的路径中就可以了
- 继续Ctrl+alt+F1进入命令模式，关闭图形界面
- ```
sudo service lightdm stop
```
- 使用命令解压文件，并且复制到cuda路径中
- ```
tar -zxvf 
cd cuda    
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/    
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
```
- 然后更新网络连接：
- ```
cd /usr/local/cuda/lib64/  
sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5  //自己查看.so的版本 对应更改  
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7  
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so  
sudo ldconfig 
```
- 重新启动图形化界面
- ```
sudo service lightdm start
```
- 没有显示出图形界面的话按Ctrl+Alt+F7进入图形界面
- 安装完成后可用 nvcc -V 命令验证是否安装成功，若出现版本信息则表示安装成功
- 到这一步已经大功告成了，接下来就安装Anaconda，配置Python，tensorflow等软件，有机会的话还会补充。