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笔记本(GT 750M)Ubuntu14.04安装[CUDA8.

笔记本(GT 750M)Ubuntu14.04安装[CUDA8.

作者: burning_yang | 来源:发表于2018-05-30 10:17 被阅读0次

(转载请注明作者和出处:https://yangningbocn.github.io 未经允许请勿用于商业用途)

笔记本型号:联想Y500

CPU : Intel® Core™ i7-3630QM CPU @ 2.40GHz × 8

内存:7.7 GiB

显卡:GeForce GT 750M/PCIe/SSE2

系统版本:ubuntu 14.04 LTS 64bit


我的安装流程如下所示。

  1. 准备

首先确保你的系统是ubuntu14.04,而且一切都是正常的,如果有问题就重装吧,长痛不如短痛。

需要准备以下几个安装包:

(1)NVIDIA显卡驱动包

我用的是375版本的,我试了一下382,是通过图形界面的系统设置安装的,会进入循环登录,进不去桌面,所以学乖了,用命令行安装官网上下载好的NVIDIA-375驱动包。

(2)CUDA8.0驱动包

CUDA下载地址

进入到下载的网页之后,你可能找不到CUDA8.0,这时候你按着下面的步骤走就可以了

打开网页之后,点绿色的Release Notes,点右上角的蓝色的older,然后点绿色的CUDA Toolkit 8.0 GA2[Feb 2017],然后选择适合你的选项,最后的Installer Type建议选择runfile[local]

(3)cuDDN5.1安装包

cuDDN下载地址

打开网页需要你注册一个NVIDIA developer的账号,登录之后,同意他们的声明就可以下载,下载cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0就可以了。

2.安装

(1)安装NVIDIA显卡驱动

安装NVIDIA驱动的博客

安装NVIDIA驱动的博客

按Ctrl + Alt +F1切换到控制台,关闭图形环境

    卸载原有NVIDIA驱动
    sudo apt-get remove --purge nvidia*

    sudo init 3
    sudo rm -r /tmp/.X* 
    sudo service lightdm stop
    sudo sh 你的显卡驱动包.run
    sudo service lightdm start
    查看是否安装正确:
    cat /proc/driver/nvidia/version

(2)安装CUDA8.0

    sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run
    sudo sh cuda_8.0.44_linux.run

然后根据提示就可以安装了,安装驱动的那一行可以不用安装了
之后加入配置

    sudo vim /etc/profile 
    添加以下内容(cuda-8.0可能不对,我的是需要改为cuda)
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0  
    export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH    
    export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    使环境变量生效
    source /etc/profile

测试:在新终端打开

    nvidia-smi

(3)把GCC版本降到5.0以下,一般这里不用更改
(4)安装cuDDN5.1
首先解压cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

    sudo tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

中间根据自己的路径进行修改
(5)安装TensorFlow
我的python是3.4版本,所以下载对应的whl文件然后安装

sudo pip3 install tensorflow_gpu-1.2.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

(6)检查是否安装好

    import tensorflow as tf
    hello=tf.constant('Hello, TensorFlow')
    sess=tf.Session()
    print(sess.run(hello))

可能出现的问题及解决方案:

以后补充

遇到这个问题

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) 

cudaGetDeviceCount returned 30 

-> unknown error 

Result = FAIL 

执行以下命令

sudo update-alternatives –config x86_64-linux-gnu_gl_conf 

然后选 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa/ld.so.conf

这个教程也不错,从中参考了很多

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