Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn

一、卸载旧的CUDA

卸载CUDA很简单，一条命令就可以了，主要执行的是CUDA自带的卸载脚本，读者要根据自己的cuda版本找到卸载脚本：

sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl

卸载之后，还有一些残留的文件夹，之前安装的是CUDA 8.0。可以一并删除：

sudo rm -rf /usr/local/cuda-8.0/

二、安装CUDA

安装的CUDA和CUDNN版本：

    CUDA 10.0
    CUDNN 7.4.2

我们可以在官网：CUDA10下载页面，
下载符合自己系统版本的CUDA。页面如下：

 
下载完成之后，给文件赋予执行权限：

chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run

执行安装包，开始安装：

./cuda_10.0.130_410.48_linux.run

开始安装之后，需要阅读说明，可以使用Ctrl + C直接阅读完成，或者使用空格键慢慢阅读。然后进行配置，我这里说明一下：

（是否同意条款，必须同意才能继续安装）
accept/decline/quit: accept

（这里不要安装驱动，因为已经安装最新的驱动了，否则可能会安装旧版本的显卡驱动，导致重复登录的情况）
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 10.0 Toolkit?（是否安装CUDA 10 ，这里必须要安装）
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location（安装路径，使用默认，直接回车就行）
 [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:  

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?（同意创建软链接）
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 10.0 Samples?（不用安装测试，本身就有了）
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...（开始安装）

安装完成之后，可以配置他们的环境变量，在vim ~/.bashrc的最后加上以下配置信息：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64:${CUDA_HOME}/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}

最后使用命令source ~/.bashrc使它生效。

可以使用命令nvcc -V查看安装的版本信息：

三、测试安装是否成功

执行以下几条命令：

cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

正常情况下输出：

 四、下载和安装CUDNN

进入到CUDNN的下载官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，然点击Download开始选择下载版本，当然在下载之前还有登录，选择版本界面如下，我们选择cuDNN Library for Linux：

 
下载之后是一个压缩包，如下：

cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 

然后对它进行解压，命令如下：

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 

解压之后可以得到以下文件：

cuda/include/cudnn.h
cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.4.2
cuda/lib64/libcudnn_static.a

使用以下两条命令复制这些文件到CUDA目录下：

cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/
cp cuda/include/* /usr/local/cuda-10.0/include/

  sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn*

拷贝完成之后，可以使用以下命令查看CUDNN的版本信息：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

测试安装结果

pytorch

import torch
print(torch.cuda.is_available())

tensorflow

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

# 或者
import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
    print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
    print("Please install GPU version of TF")