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Ubuntu 18.04 RTX2080(ti) + tensorflow-gpu + cuda9.0 + gcc5 兼容性问题解决

作者:互联网

0.下载display driver、cuda和cudnn

RTX2080 Display Driver

cuda

cudnn

1. 禁止系统默认的显卡驱动

打开系统黑名单

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
将下列代码填入文件末尾

# for nvidia display driver install
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb

更新initramfs

sudo update-initramfs -u

重启电脑

sudo reboot

查看是否禁用成功,无输出则禁用成功

lsmod | grep nouveau

 

2. RTX2080显卡驱动安装


首先安装gcc,g++,make

sudo apt-get install -y gcc g++ make

Ctrl+Alt+F1~F6进入命令行模式

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-410.57.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.57.run

注意1:如果原来安装过,需要先卸载(会卸载掉之前安装的版本),再进行安装

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.57.run -uninstall

或者

sudo apt-get --purge remove nvidia-*

最好在进行

sudo apt-get autoremove

注意2:安装报错(xxx nvidia-drm xxx),进行如下命令,再卸载,再进行安装

sudo systemctl isolate multi-user.target
sudo modprobe -r nvidia-drm
# 重新启动图形界面
# systemctl start graphical.target

注意3:在远程服务器报错(You appear to be running an X server),则使用如下命令关闭 X server,再卸载,再进行安装

sudo service lightdm stop


3. cuda9.0的安装


gcc和g++版本降级,ubuntu18.04默认gcc7.3,降级为gcc5,则ubuntu17.04和ubuntu16.04的cuda9.0都能编译

sudo apt-get install gcc-5 gcc-5-multilib g++-5 g++-5-multilib

将gcc和g++版本切换成gcc5和g++5

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 40
sudo update-alternatives --config gcc

输入想要使用的gcc编号

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 40
sudo update-alternatives --config g++

输入想要使用的g++编号,查看gcc版本,已经切换到了gcc5

gcc -v

cuda9.0安装

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

是否安装显卡驱动选择no,之前已经安装过了
设置cuda环境变量

gedit ~/.bashrc

在.bashrc文件末尾添加如下代码,则当前用户可以使用

# cuda9.0
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin/
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64/

或者在profile中添加上面代码,则所有用户都能使用

gedit /ect/profile

重启电脑

sudo reboot

测试cuda9.0是否安装成功

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

最后输出的是Result = PASS,说明cuda9.0安装成功了

 

4. cudnn的安装


解压cudnn

tar -zxvf cudnn_xxx.tar.gz

cd cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. pycharm中的配置

Run — Edit Configurations — Environment variables — 点击右边的文件夹图案 — 点击+号
name中输入:LD_LIBRARY_PATH
value中输入:/usr/local/cuda-9.0/lib64
这样 import tensorflow 就不会报错说找不到 libcublas.so.9.0

6. OK成功,愉快的使用吧

参考博客
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作者:VcosmosV
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/VcosmosV/article/details/83022682
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

 

标签:bin,gcc,18.04,cuda9.0,++,sudo,usr,兼容性问题,cuda
来源: https://www.cnblogs.com/sddai/p/11125939.html