深度學習實踐操作—從小白到大白
目錄
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
可以通過apt-get直接安裝:在cuda所在目錄打開terminal依次輸入以下指令:
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