Ubuntu16.04 nvidia顯卡驅動 cuda9.0 cudnn7.0.5 簡要配置流程

一.安裝顯卡驅動

直接使用Ubuntu自帶的 附加驅動 來安裝最新版Nvidia閉源驅動，能省下許多麻煩; 但是如果還要安裝primus(bumblebee)進行雙顯卡切換的話，則應讓primus自行安裝對應驅動，否則會安裝配置失敗(大坑)。

二.CUDA安裝

1. 安裝完顯卡驅動後，再到官網下載cuda runfile文件安裝CUDA，按提示操作，非常簡單。但注意不要重複安裝顯卡驅動。

2. cuda 9.0 安裝完成後的環境變量設置:

將以下內容寫入到~/.bashrc尾部：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

其中最後一項的鏈接庫路徑配置也可以這樣做：

到/etc/ld.so.conf.d路徑下創建cuda.conf文件，文件內容只有一行，如下：

/usr/local/cuda/lib64

最後執行 sudo ldconfig 命令使動態鏈接庫生效。

三.cudnn安裝

官網下載cuDNN之後進行解壓，cd先進入cuDNN解壓之後的include目錄，在命令行進行如下操作：

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/

再cd進入lib64目錄，執行以下五條指令，對動態文件進行復制和創建軟鏈接：

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so

四.後續

執行cuda samples裏的deviceQuery驗證CUDA安裝是否成功。

tensorflow1.5 已經支持cuda 9.0，因此可以放心大膽地用pip安裝。