神舟t97 ubuntu16.4系统安装nvidia 驱动+cuda9.0 + cudnn7.1.2

神舟t97 ubuntu16.4系统安装nvidia 驱动+cuda9.0 + cudnn7.1.2

神舟t97   ubuntu16.4系统安装nvidia 驱动+cuda9.0 + cudnn7.1.2

0前言

继续上篇博客《windwos10 +ubuntu16.4 双系统安装步骤（神舟t97）》，在t97上安装ubuntu16之后，为使用nvidia显卡的计算力，使t97成为深度学习的工作站，还要继续配置一系列nvidia显卡驱动、cuda工具、以及cudnn工具。因此本文会详细讲述nvidia驱动+cuda9.0+cudnn7.1.2的安装。

1前期工作

所需软件：①cuda9.0 下载地址    

             ②cudnn7.1.2下载地址   （注意下载cudnn需要nvidia注册账号，比简单）

               ③nvidia驱动下载地址  （选择自己对应的版本384.13）

！！！总结：所有的版本号是有cuda决定的，要选择对应的cudnn和nvidia driver版本

软件名称	版本号
Cuda	9.0   （384.13）
Cudnn	7.1.2 for 9.0
Nvidia  Driver	384.13

他们三者之间的关系：cuda决定nvidia和cudnn。因为截至到2018年4月30日，tensorflow-gpu还不支持cuda9.1因此要下载cuda9.0。与9.0对应的是cudnn7.1.2和nvidia384.13

小技巧：如果在linux的firefox浏览器下载以上三个软件，切记要更换为国内下载源否则下载会很慢，浪费时间。

切换方法：在下图一中搜索“软件和更新”，出现图二时，选择国内国内服务器，输入认证密码，便设置成功。这样下载软件就比较快了（ pip install 更新国内源有其他方法） 图二

此时在firefox进行三个软件的下载，下载存储位置为“下载”文件夹。

因为“下载”是中文字符，在alt+CTRL+F1命令界面是无法进行中文输入的，所有要将cuda_9.0.176_384.81_linux.run和NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run复制到/usr/nvidiabag下。同时将这两个软件重命名为cuda9.384.run和nvidia.384.run（在下载文件中重命名）

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复制方法： cd/usr      #进入usr文件夹

          Sudo mkdir nvidiabag  #新建nvidiabag文件夹

           cd下载

 sudo cp cuda9.384.run    /usr/nvidiabag      #复制文件

          Sudo cp nvidia.384.run    /usr/nvidiabag  

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Cudnn-9.0-linux-x64-v7.1tgz 仍然放在“下载”文件夹中

2安装步骤

2.1安装cuda9.0

    2.1.1命令输入：$ lspci |grep -i nvidia         #确认可用的显卡

2.1.2！！！！重要：禁用nouveau drivers

禁用方法：$ ： gedit  /etc/modprobe.f   

在文档最后输入：

 blacklist nouveau

 options nouveau modeset=0

保存退出后，在命令行中输入：

$ sudo update-initramfs -u    #更新kernel initramfs 

查看是否禁用成功：

命令输入：$ lsmod |grep nouveau  

#若打印出信息，则没有被禁用（需要直接删除（自行百度下））  

 #若没有打印信息，则被禁用继续下一步

   2.1.3停止X服务（桌面服务）

   ①命令输入$: service lightdm stop；

   ②出现黑色屏幕之后，同时按住 alt+ctrl+F1       进入命令行模式；

   ③登录用户名和密码，然后输入   $：su   ----》  输入密码，获得root权限

   ④命令输入 $: cd  /usr/nvidiabag     #cuda9.0安装软件和nvidia软件都在 usr下的nvidiabag文件夹中

  ⑤命令输入 $: sudo sh cuda9.384.run

开始运行，持续按回车就行。会遇到 yes/or 的问题，问是否安装 nvidia driver 时选择 yes ，是否安装 linux libray32 时选择 no ，选择是否 nvidia-x server ……选择 yes ，安装路径选择默认 default 即可。安装完成后出现下面

上图中的①②③分别表示--------------------------

红色方框①表示cuda9.0的安装位置

红色方框②表示安装路径待会要用

红色方框③表示卸载cuda和驱动的方法

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继续第⑥步  命令输入 $: service lightdm start重启桌面服务  

第⑦步，进入桌面后，此时显示器的分辨率可能为小屏，修改分辨率为1920x1080的方法：终端中输入$：sudo gedit /etc/f

打开的文档如下图所式，修改红色方框中的内容，最大值分别增加 100

然后重启，$:reboot  #重启

便是正常的分辨率了。

第8步，验证nvidia driver 是否安装成功。终端输入$: nvidia-smi

输出界面应该为：下图中包含了 nVidia 的驱动 版本 384.130 和独立显卡的型号 GeForce gtx 1070max-q

 2.1.4配置cuda路径

 ①命令输入$ sudo gedit   /etc/profile

 ②在打开的文本最后输入

export  PATH = /usr/local/cuda-9.0/bin：$PATH    #这是刚刚的默认安装路径

export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda9.0/lib64:$ LD_LIBRARY_PATH

保存文件。如下图所示：

③在终端中输入 source    /etc/profile       #使配置生效

④检查cuda是否安装好

命令行输入$:cuda

然后按两下 tab键，出现信息，则表示安装成功

2.1.5卸载cuda9.0

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卸载cuda
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cd  /usr/local/cuda-9.0/bin/
sudo perl uninstall_cuda_9.0.pl

 2.2安装cudnn7.1.2

①命令输入$:cd 下载
②命令输入$: sudo tar xvf cudnn-9.0_linx-x64-v7.#解压并安装tgz
③命令输入$:cd cuda  #进入cuda文件
④sudo cp include/*   /usr/local/cuda-9.0/include       #将cuda文件的 /usr/local/cuda-9.0/include
⑤sudo cp lib64/libcudnn.so.7.1.2   /usr/local/cuda-9.0/lib64
⑥sudo cp lib64/libcudnn-static.a  /usr/local/cuda.9.0/lib64
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更新软连接
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⑦cd /usr/local/cuda-9.0/lib64
⑧ln-s libcudnn.so.7.1.2  libcudnn.so.7
⑨ln-s libcudnn.so.7 libcudnn.so

此时已经安装成功，按说应该全部配置成功。但是在终端输入$:nvidia-smi

此时没有GPU信息输出。我解决的方法就是按照2.3的步骤，重新安装了一边nvidia    driver    384.13（已经重命名为nvidia.384.run）

 2.3安装nvidia384.13

安装nvidia 驱动
①service lightdm stop
②sudo  ./ nvidia.384.run  -no-opengl-files
③service lightdm start
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重新进入桌面后，发现屏幕分辨率不对，所以解决此问题(上面已经讲过)
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①sudo gedit /etc/f
②修改数据   28.0-155.0
            43.0-172.0  #建议增大100
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nvidia 驱动卸载方法
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sudo <驱动名字>--uninstall

2.4 后续会继续安装tensorflow-gpu、 pycharm 以及DEEPQA在ubuntu中的配置问题。