离线安装Ubuntu16.04 NVIDIA驱动与CUDA/CUDNN/TensorFlow-GPU指南
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更新于2024-09-09
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"这篇教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上进行离线安装NVIDIA 1060显卡驱动、CUDA 9.0、CUDNN 7.0,以及相关的深度学习环境,包括anaconda、TensorFlow-GPU、PyCharm、OpenCV-Python、opencv-contrib-python、PyTorch、CLion和Qt5。"
在离线安装过程中,首先需要对Ubuntu 16.04系统进行格式化和重新安装。可以参考提供的链接或博客,通过下载Ubuntu 16.04.5的ISO镜像,并使用EasyBCD软件创建一个启动菜单,以便于通过ISO文件启动安装过程。在安装前,需要在终端中执行命令`sudo umount -l /isodevice`来卸载挂载的ISO,确保安装的顺利进行。
安装Ubuntu后,需要安装NVIDIA 1060的驱动。通常,这可以通过访问NVIDIA官方网站下载对应版本的驱动,然后在Ubuntu的终端中运行安装脚本来完成。安装驱动后,系统可能需要重启以应用更改。
接着,是安装CUDA 9.0。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的开发工具包。可以从NVIDIA官网下载CUDA的.run文件,然后在非图形界面的终端模式下,使用`sudo sh cuda_<version>.run --no-opengl-libs --override`命令来离线安装。这个命令跳过了对OpenGL库的依赖,因为不是所有用户都需要这些库。
CUDNN是CUDA的加速库,用于深度学习。同样,需要从NVIDIA网站下载CUDNN的压缩包,解压后将头文件复制到CUDA的include目录,库文件复制到lib64目录,并更新系统的动态链接库配置。
接下来,安装anaconda,这是一个Python的科学计算环境管理器。可以下载anaconda的Linux版本,然后在终端中运行安装脚本。安装完成后,通过conda可以方便地创建和管理不同的Python环境,包括安装TensorFlow-GPU。
对于TensorFlow-GPU,使用conda命令创建一个新的环境,比如`conda create -n tf_gpu tensorflow-gpu`,然后激活该环境`source activate tf_gpu`。确保在环境中安装与CUDA和CUDNN版本兼容的TensorFlow。
PyCharm是一个流行的Python IDE,可以在其官网上下载适用于Ubuntu的DEB包,然后使用`sudo dpkg -i <package_name>.deb`命令安装。同样,OpenCV-Python和opencv-contrib-python可以通过pip在anaconda环境中安装,命令如`pip install opencv-python opencv-contrib-python`。
PyTorch的离线安装涉及下载.whl文件,根据系统架构和Python版本选择合适的版本,然后用pip安装。CLion是JetBrains的一款C/C++ IDE,可以通过官方网站下载Linux版本,按照指南进行安装。Qt5是跨平台的GUI应用程序开发框架,可以使用Ubuntu的包管理器`apt-get`安装,或者从Qt官方网站下载离线安装包。
总结来说,这个教程涵盖了从系统安装到深度学习环境搭建的全过程,包括驱动、库、开发环境和IDE的离线安装步骤,为在Ubuntu 16.04上建立一个完整的深度学习工作平台提供了详细指导。
2018-07-09 上传
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