Ubuntu18.04+TITAN XP+anaconda+cuda10+cudnn+pytorch

开发环境：

GPU: NVIDIA TITAN XP

OS：Xubuntu 18.04

新装系统，没有NVIDIA显卡驱动。先卸载已有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

 安装库

sudo apt-get update
sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic

 禁用nouveau

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

 输入：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

 接着终端输入：

echo options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u

 重启. 如果运行如下指令没用打印出任何内容, 恭喜你, 禁用nouveau成功了.

lsmod | grep nouveau

补一些库

sudo apt-get install  freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

 我没有自行安装驱动。直接下了cuda10一起安了。CUDA10 下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal

 

按照页面所述代码，下载并安装CUDA10：

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

 因为没有驱动，我就一并安装了。

安装成功后，设置环境变量。
运行命令

sudo gedit ~/.bashrc

将以下命令写入文件最后

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

注：关于这个环境变量，我也比较疑惑。写成下面内容也可以：

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存退出，输入命令：source ~/.bashrc ，重启生效。（我没重启也可以）

验证是否生效，执行

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

报错：无法make，提示找不到nvscibuf.h。打开/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery文件下的Makefile（gedit就行），第41行改为：

FILTER_OUT := 0_Simple/cudaNvSci/Makefile

出现Result = PASS则表示安装成功通过

然后安装cudnn

CUDA 10.2对应cudnn版本7.5.6 下载页面如下：

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

记得注册登录。威信就能注册。很方便

官网安装教程

1. Navigate to your <cudnnpath> directory containing the cuDNN Tar file. 进入到cudnn下载目录
2. Unzip the cuDNN package.解压cudnn压缩包

   $ tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

3. Copy the following files into the CUDA Toolkit directory, and change the file permissions.将下列文件拷贝到CUDA Toolkit目录，更改文件权限

   $ 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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

我看有的博客上还加了一句

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 

 命令行下输入mysql --help如果是输出一串帮助提示的话,那么cudnn就安装好了

这个时候该安装anaconda了。终端输入python，发现默认python是2.7。查看系统python版本

ls /usr/bin/python*

 

查看Python的指向

 ls -l /usr/bin/ | grep python

可以看到python -> python2.7,所以要把它指向下面那个Python3.6

 删除原来的软链接,建立新的链接

 sudo rm /usr/bin/python
 sudo ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python

就可以了。

python3.6对应anaconda 3.6。官网只有3.7没有旧版本。通过清华镜像源下载。https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

下载以后进入anaconda下载目录。终端输入

sudo bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 

安装过程参考以下博文

https://blog.csdn.net/Lucky_yw/article/details/89387073

 然后给anaconda 换成清华源

sudo gedit ~/.condarc

 删除全部内容更改为：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

创建新环境

conda create -n myenv python=3.6

进入此环境

source activate myenv

安装pytorch, torchvision

conda install pytorch
conda install torchvision

输入python，再输入import pytorch，没什么问题。搞定