Deepin V20 安装CUDA、CUDNN
Tofloor
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frank1126
deepin
2020-09-17 17:34
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本帖最后由 frank1126 于 2020-9-17 13:55 编辑

最近在各种方法尝试安装NVIDIA驱动、CUDA等等,慢慢折腾中,也找了几个大佬的帖子,慢慢道来。
先推荐个截图好工具,感觉比Deepin自带的好用:flameshot,应用商店里有,按照评论区添加快捷键,截图超级方便。

1. 先安装驱动
V20正式版已经集成了NVIDIA闭源驱动,在安装操作系统的时候勾选安装闭源驱动即可。
如果装系统的时候没有装,建议先搜索驱动,命令如下:
  1. apt search xserver-xorg-video-nvidia
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然后找到适合自己的驱动,使用apt命令安装。
  1. sudo apt install nvidia-driver
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然后安装nvidia-smi(如上一步测试已安装,请跳过):
  1. sudo apt install nvidia-smi
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另外推荐原来系统自带的驱动查看工具:
  1. sudo apt install deepin-graphics-driver-manager
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还有就是论坛大神的右下角驱动切换工具,试用了,一级棒:
帖子地址:https://bbs.deepin.org/post/197367
工具分享:
  1. https://cloud.189.cn/t/a6b6vaieUNRn(访问码:2jwt)
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双击安装,然后重启,就可

以右下角自己选择驱动。

2. 安装CUDA

比较简单的一个办法是,使用源内的cuda:
  1. sudo apt install nvidia-cuda-toolkit
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但是目前这个版本是cuda9.2(可以自己用sudo apt search nvidia-cuda-toolkit查询),不适合我这种想用10.2的朋友。
查找论坛等各种资源,最后找到这个,感谢大神支持: https://bbs.deepin.org/post/194282
安装CUDA也需要按快捷键进入无法粘贴的终端,所以先做好准备,打开终端,粘贴以下命令,回车后关闭终端:
  1. # sudo service lightdm stop
  2. # cd ~/Downloads
  3. # sudo ./cuda__linux.run --silent --toolkit --samples --librarypath=/usr/local/cuda
  4. # sudo service lightdm start
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按 Ctrl+Alt+F2 进入终端,依次执行以下命令:
  1. sudo service lightdm stop
  2. cd ~/Downloads
  3. sudo ./cuda__linux.run --silent --toolkit --samples --librarypath=/usr/local/cuda
  4. # 注意,上面这行命令安装CUDA,注意执行后是否显示失败failed
  5. sudo service lightdm start
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第三步我没有验证,而是直接改配置文件。
  1. sudo dedit ~/.bashrc
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在文件最后添加:
  1. CUDA_HOME=/usr/local/cuda
  2. export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin/
  3. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64
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第四步,验证安装。
  1. nvcc -V
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3. 安装cudnn
[color=rgba(0, 0, 0, 0.87)] https://developer.nvidia.com/cudnn下载cuDNN Library for Linux,需要登陆。
下载解压之后,将cuda/include/cudnn.h文件复制到usr/local/cuda/include文件夹:
  1. sudo cp ./cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
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将cuda/lib64/下所有文件复制到/usr/local/cuda/lib64文件夹中,并添加读取权限:
  1. sudo cp ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64
  2. sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
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验证安装:
  1. cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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输出结果:
  1. #define CUDNN_MAJOR 7
  2. #define CUDNN_MINOR 6
  3. #define CUDNN_PATCHLEVEL 5
  4. --
  5. #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)

  6. #include "driver_types.h"
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完成。


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洛辉
deepin
2020-09-17 21:51
#1
用python的话建议直接安装Anaconda建一个环境装cudnn,很方便
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boluochoufeng
deepin
2020-12-15 06:29
#2

请问nvidia-smi 显示CUDA Version: N/A是个什么情况啊

跑深度学习代码提示libcuda.so.1找不到

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