Ubuntu 18.04 安装CUDA 11 & CuDNN 8 教程

"本教程详述了如何在Ubuntu 18.04系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包以及CUDNN库。首先，通过Ubuntu自带的软件更新NVIDIA显卡驱动，安装完成后运行`nvidia-smi`验证安装是否成功。接着，从NVIDIA官方网站下载CUDA，注意在安装过程中选择合适的选项，避免重复安装驱动。安装CUDA后，需要配置环境变量，将CUDA的bin和lib64路径添加到`.bashrc`文件中。最后，下载并安装CUDNN，将解压后的头文件和库文件复制到CUDA相应目录，并验证CUDNN是否安装成功。" 在Ubuntu 18.04操作系统中，为了搭建深度学习环境，通常需要安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和CUDNN。以下是详细的步骤： 1. **安装NVIDIA显卡驱动**： - Ubuntu系统自带的软件中心可以检测并安装最新的显卡驱动。启动软件中心，找到NVIDIA驱动并安装。安装过程中可能需要重启系统。 - 安装完成后，打开终端，输入`nvidia-smi`，如果能看到显卡信息和版本号，说明驱动安装成功。 2. **安装CUDA**： - 访问NVIDIA官方网站下载CUDA工具包，选择对应Ubuntu 18.04和CUDA版本的.run文件，如CUDA 11.0。 - 在终端中，切换到下载文件的目录，运行安装脚本，遵循提示操作。在选择安装选项时，确保取消选择驱动安装，因为之前已经安装了驱动。 - 完成安装后，查看日志确认安装成功。 3. **配置CUDA环境变量**： - 查看CUDA安装日志，找出CUDA的安装路径，通常是`/usr/local/cuda-版本号`。 - 使用`vim ~/.bashrc`编辑个人bash配置文件，在文件末尾添加以下两行： ``` export PATH=/usr/local/cuda-版本号/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-版本号/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` - 保存并更新环境变量：`source ~/.bashrc`。 - 验证CUDA是否配置成功，运行`nvcc -V`，显示CUDA编译器版本信息则表示成功。 4. **安装CUDNN**： - 前往NVIDIA官方网站下载对应CUDA版本的CUDNN档案，通常包括头文件和库文件。 - 解压缩下载的文件，将解压得到的`cuda`文件夹中的`include`和`lib64`目录下的文件分别复制到系统的CUDA目录下： ``` sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ``` - 更新系统库文件列表：`sudo ldconfig`。 - 验证CUDNN是否安装成功，可以编写一个小的测试程序来调用CUDNN函数，或者检查`/usr/local/cuda/include`目录下是否有`cudnn.h`头文件，`/usr/local/cuda/lib64`目录下是否有对应的库文件。 完成以上步骤后，你的Ubuntu系统就配置好了NVIDIA显卡驱动、CUDA和CUDNN，可以支持深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行GPU加速计算。记得在使用前检查所有步骤是否顺利完成，以确保一切正常运行。