Ubuntu 20.04安装CUDA 11.0、cuDNN 8.0.5、PyTorch 1.7.0

蔡陆發表於 2020-11-11 21:03:00

Ubuntu 20.04安装CUDA 11.0、cuDNN 8.0.5、PyTorch 1.7.0

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因为电脑漏洞的缘故，前几天将Ubuntu18.04换成了20.04，无奈要重装PyTorch等环境，只有CUDA11.0以上版本才支持Ubuntu20.04，所以安装了CUDA11.0、cuDNN8.0.5及PyTorch1.7.0。这里记录下过程，以备后用。
1、首先在Nvidia官网下载适合自己机器的CUDA版本，官网下载，本次使用 runfile 的方式安装（用deb格式安装的话，会在安装过程中替换掉已经安装好的显卡驱动），如图所示：
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111210217633-615558339.png">
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111210238803-1554783045.png">
在终端输入：  wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.3/local_installers/cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run  
下载完成后输入： sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run  
如果电脑没有安装Nvidia显卡驱动，安装会顺利进行；若已经安装了Nvidia驱动，会提醒移除，此时我们先Abort，如下图，
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111211818978-91773005.png">
用一个简单的方法移除已安装的Nvidia驱动，在Software & Updates里面找到Additional Drivers，选择Ubuntu系统自带的驱动，Apply changes后，重启，如下图
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111213341264-1391598520.png">
重新输入： sudo sh cuda_11.0.3_450.51.06_linux.run 
下面界面中输入 accept  回车，
注意：如果按照上面的方式移除了Nvidia驱动，还是出现提示，那就选择Continue，然后在下图取消安装Driver，  Driver   --->   [ ]  Driver ，只要已安装的驱动版本足够高即可。
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111214215316-105781230.png">
下面选择 Install，
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111214657165-1402061154.png">
安装完成，显示如下图，
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111214834116-637104923.png">
2、根据提示的信息，我们需要配置环境变量，打开 bashrc 文件，
输入： sudo gedit ~/.bashrc  ，然后在文件末尾添加下面3行（第1行是注释），保存
<div class="cnblogs_code">
<pre># CUDA Soft Link
export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}</pre>
</div>
然后刷新环境变量，输入： source ~/.bashrc  
3、测试CUDA是否安装成功，
输入：  nvcc -V  ，显示如下图，说明成功，
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111220938726-1559799783.png">
4、安装cuDNN 8.0.5，官网下载（未注册的话，注册一个账号即可），所需下载包如下图
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111221717195-581926566.png">
将下载的 cuDNN Library for Linux (x86_64) 解压，复制解压出来的文件到安装好的CUDA环境中，
输入：   sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 
                sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 
更改权限输入： sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*  
接下来安装Deb包， cuDNN Runtime Library for Ubuntu20.04(Deb)，cuDNN Developer Library for Ubuntu20.04(Deb)，cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu20.04(Deb)
分别输入：sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb  
                      sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb   
                      sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb 
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111224322498-1199988350.png">
安装结束后重启，测试是否安装成功，
方法1，输入： cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ~  
                                      cd ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/  
                                      make clean && make 
                                      ./mnistCUDNN  
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111225740276-1470072201.png">
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111230450646-785854793.png">
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111230744878-482929379.png">
出现Test passed！没有报错即安装成功。
方法2，输入： cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery  
                              sudo make  
                              ./deviceQuery  
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111231046806-844735961.png">
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111231333629-694506473.png">
出现 Result = PASS，说明安装成功。
5、安装PyTorch 1.7.0
在PyTorch官网查看适合的版本，这里选择最新的稳定版本1.7.0，如下图，
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201111235256085-69279334.png">        
因为Ubuntu20.04默认不再安装pip2，如果按照官网的命令使用 pip 的话会报错，所以这里使用 pip3 来安装，
输入：  pip3 install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112000020303-310593369.png">
安装完成后进入 python3 环境，检查PyTorch 是否安装成功。
输入：  python3  
             import torch  
             import torchvision  
             print(torch.cuda.is_available())   
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112001205960-1154252083.png">
没有报错，输出True，说明安装成功，至此结束。
补充：
Ubuntu系统安装更新后，显卡驱动切换成了系统自带的驱动，手动安装CUDA时安装的显卡驱动看不到了， 
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112222521729-1866813411.png">
此时，可以使用单独安装显卡驱动的办法来解决，
首先，更新apt-get 源列表
输入：sudo apt-get update 
             sudo apt-get upgrade
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112223454416-1836147113.png">
接着，添加驱动到库并更新
输入： sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  
              sudo apt-get update  
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112223932049-183758394.png">
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112223948462-815169907.png">
然后就可以在Additional Drivers里面找到适合的较新的驱动版本了，选择对应的驱动，点击Apply changes，等待安装完成后，重启即可。
<img src="https://img2020.cnblogs.com/blog/1585117/202011/1585117-20201112224945049-2020079486.png">
 
 
 
 
Enjoy it. 
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