深度學習實踐操作—從小白到大白(五):cuda & cudnn安裝


深度學習實踐操作—從小白到大白

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五. cuda & cudnn安裝

參考:http://www.cnblogs.com/xujianqing/p/6142963.html
http://blog.csdn.net/baiyu9821179/article/details/57412131
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm

1. CUDA8.0安裝及配置

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

也可以通過源碼安裝:

sudo sh ./cuda_8.0.44_linux.run

  • 環境配置
    配置cuda8.0之後主要加上的一個環境變量聲明,打開~/.bashrc文件: sudo gedit ~/.bashrc ,將以下內容寫入到~/.bashrc尾部:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然後設置環境變量和動態鏈接庫,在命令行輸入,sudo gedit /etc/profile,在打開的文件裏面加上(注意等號兩邊不能有空格)
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

保存之後,創建鏈接文件sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.con,在打開的文件中添加如下語句:
/usr/local/cuda/lib64
保存退出執行命令行:

sudo ldconfig 使鏈接立即生效。

2. 安裝cudnn

  • 下載:https://developer.nvidia.com/cudnn
  • 解壓:tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
  • 進入cuDNN5.1解壓之後的include目錄,在命令行進行如下操作:
    cd cuda/include
    sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include
    再將進入lib64目錄下的動態文件進行復制和鏈接:
    cd ..
    cd lib64 sudo cp lib*
    cd /usr/local/cuda/lib64/
    sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #刪除原有動態文件
    sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5 # libcudnn.so.6.0.12 libcudnn.so.6
    sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so # libcudnn.so.6 libcudnn.so
    如果使用的別的版本的,參照文件內容修改三條寫了註釋的指令。

3. 測試CUDA例程(選做)

可以測試安裝是否成功

cd ~/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

返回GPU的信息則表示配置成功

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