Ubuntu18.04双系统下安装CUDA10+cuDNN7.5

前言

本篇写于2019-4-25

这两天装Ubuntu18.04双系统简直装到崩溃。一是很是著名的开机卡死在Logo界面的问题，另外一个是在装Nvidia驱动和CUDA的时候，更是费心。而网上的资料又参差不齐，走了很多弯路。因而作个总结，方便之后的本身，也方便别人。

首先：个人机器是戴尔灵越5577，如下方案不必定适合您的机器，操做失败还请自行百度解决，而且安装所CUDA和cuDNN版本请务必参照官网配置

另外：安装过程当中并无保留截图，如下也只有文字叙述，有时间会补上。

装机

镜像是在Ububtu官网下载的镜像，这没有什么异议。启动盘制做方面我选择rufus，小巧免费好用，并且很是适合制做Linux启动盘。

选好U盘选好镜像后就能够制做了，我是选的默认设置，以下图。我也试过gpt格式的，都可。

制做完成后，关闭rufus就能够了，带着U盘，从新启动。

进入U盘引导（不一样品牌的电脑有不一样的方式，Dell是按F12选择启动方式），进入grub界面。

你可能看过许多教程说的是，为防止开机开在Logo，选中Install Ubuntu，而后按e编辑。个人建议是先别这样作，由于编辑后进入的安装界面屏幕分辨率会很低，许多按钮在屏幕下方根本点不到，安装很不方便。这里我直接回车开始安装，至于会卡在logo这个问题，装好后再弄。

而后一步步安装就能够了。装的时候必定要注意：不要联网、不要选安装驱动啥的，最小化安装便可、手动分区。个人分区方式以下，共分给Linux 100G

目录	大小
/	20G	逻辑分区
/boot	1G	逻辑分区
/home	69G	逻辑分区

装完后，会显示从新启动，若是点当即重启的话，不出意外，会卡在这里，不要紧，按住电源键不放，强制关机。再开机后就可看到系统选择界面了。

这个时候不要着急选择，先选中Ubuntu，按e键进入编辑，将倒数第二段最后（多是倒数第三行，不难分辨）的quiet splash 后加上nomodeset，注意nomodeset要和先后有一个空格。而后按F10，便可开机。

这时候，应该能够进入系统了，这个时候开始安装显卡驱动。

安装驱动

这里有不少教程说是经过sudo ubuntu-drivers autoinstall这个方法安装的，可是就我亲身经历而言，并很差使，这里安装驱动是没问题的，可是后来在安装CUDA的时候会遇到各类各样的问题。

这里的建议是，去Nvidia的官网选择一个适合你的显卡的驱动（我选的最新的），下载好备用。

在装驱动以前，先将nouveau加入黑名单：

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在末尾加上一行blacklist nouveau

保存退出，执行

sudo update-initramfs -u

另外：因为折腾的次数比较多我还改了/etc/default/grub，不知道和这有没有关系：

sudo gedit /etc/default/grub

而后将quiet splash后面加上acpi_osi=linux

保存退出，执行

sudo update-grub

接下来按CTRL+ALT+F2，进入纯字符界面，以root身份登入，开始安装显卡驱动。首先进入刚才下好的驱动所在的目录，执行

sudo sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run –no-opengl-files  # 必定不要忘记后面的参数

而后一路肯定，完成后重启系统，进入BIOS（戴尔是按F2，其余电脑型号请自行查找资料），关掉secure boot，设置为disable，关掉后保存重启。这里必定要关掉，否则开机后是无法用刚才装的Nvidia驱动的。

启动后在控制台输入nvidia-smi，若没有报错则证实安装成功。

安装CUDA

接下来，咱们安装CUDA，我这里使用的是CUDA10.0，由于目前tensorflow已经可使用CUDA10了，也就不挑旧版本安装了。

到Nvidai官网上找到CUDA10.0的下载连接，Nvidia给出的默认的CUDA的下载连接是CUDA10.1，由于我没试验过，因此不知道可不能够用，你能够自行决定。

依次选择 Linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 18.04 -> runfile(local)，选好后选择Base Install开始下载。

下好后，找到CUDA安装包所在的位置，在控制台输入

sudo sh ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

而后等待一会后，会出来安装协议，按住空格键快速看完。而后选择安装选项：

• 第一项，选择accept接受。
• 第二项，询问你是否安装CUDA中带的显卡驱动，因为咱们前面已经安装了驱动，因此不安装，选n
• 剩下的，能选y的选y，能Enter的Enter就好。

装好后，在~/.bashrc最后 添加环境变量，保存后退出

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.0

测试一下：

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

若最后一行的结果为Result = PASS，说明安装成功。

安装cuDNN

最后，去官网找对应版本的cuDNN，这里我选择的是7.5（7.4也是能够的），下载（这里须要登录Nvidia才能够）

将下载好的压缩包解压，通常解压出来的目录为cuda，拷贝到CUDA中

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

最后

至此，CUDA已安装完成，装个gpu版本的tensorflow试试（你也能够先使用virtualenv建立个虚拟环境再安装）

pip3 install tensorflow-gpu  # 这里pip3须要手动下载

装好后，进入python交互环境，试试Hello World

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello World')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
b'Hello World'

执行后，会有日志打印，若没有报错，即证实安装成功。

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参考：

• http://www.javashuo.com/article/p-tcckrtoq-gt.html
• http://www.javashuo.com/article/p-vpkmawbf-ga.html
• https://www.jianshu.com/p/6f54b4f96556