【ubuntu18.04安装】128G u盘安装ubuntu18.04

Ubuntu18.04下安装Nvidia驱动和CUDA10.1＋CUDNN_那记忆微凉的博客-CSDN博客_ubuntu18.04安装cuda10.1

先准备两个U盘，一个ubuntu系统启动盘，一个是空u盘128G（将来要把系统安装到此盘）

启动盘

1.安装Ubuntu

-下载Ubuntu镜像，写入USB

-重装系统
可参考以下链接

https://blog.csdn.net/weixin_43981221/article/details/88774450?utm_source=app&app_version=4.5.

安装ubuntu

两U盘插入电脑，神舟电脑F2，进入BIOS界面。

boot manger进入“EFI Boot Devices”选择启动盘

快速选择install ubuntu（或者进入试用ubuntu,在试用ubuntu里面点击安装）

选择最小安装，选择其它选项，设置分区

128G分区：

/	20480M	root	ext4
/boot	2048M	boot	ext4
/home	剩余	home	ext4
交换区	16384M		swap

安装好以后可以通过命令简单看一下分区是否配置成功

2.环境配置

-初始系统需要一些基础包的安装：

sudo apt update

sudo apt install build-essential

NVIDIA显卡驱动安装

（参考：https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/99670642）

安装显卡驱动

检查自己电脑的gpu是否CUDA-capable

  lspci | grep -i nvidia

#没有lspci就安装

  apt install pciutils

1、禁用nouveau并重启（安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突）

lsmod | grep nouveau

如果有输出说明nouveau正在加载

（没有lsmod就安装）

sudo apt install module-init-tools

2、打开禁用列表

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

或者

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

vim打不开的话

换为

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

在打开文本的最后一行添加：

blacklist nouveau 
options nouveau modeset=0

i 编辑模式

A 行尾添加

enter 换行

要撤回先esc退出到命令模式，U

i插入光标之前

更新

sudo update-initramfs -u

重启：

reboot

再次查看是否禁用nouveau(没有输出就成功了)

lsmod | grep nouveau

(没有输出就成功了)

没有禁用重启会进不去

3、重点：

0.先安装 gcc

sudo apt install build-essential

1.删除旧的NVIDIA驱动

sudo apt-get remove nvidia-* 
sudo apt-get autoremove

2.更新系统软件仓库列表

sudo apt-get update

３.使用下面的命令查看系统推荐安装哪个版本的N卡驱动

ubuntu-drivers devices

4.使用建议安装

sudo ubuntu-drivers autoinstall

或者指定安装

sudo apt-get install nvidia-settings nvidia-driver-430 nvidia-prime

安装双显卡切换指示器

sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8
sudo apt-get update
sudo apt-get install prime-indicator

重新启动

sudo reboot

5.显示显卡信息(显示出来就安装成功了)

nvidia-smi

可以直接使用下面的命令来查看nvidia显卡状态

lspci | grep -i nvidia

Cuda安装

下面详细示例是10.2，不过不怎么建议这个，用tensorflow有点麻烦，建议10.0,10.0又有点区别，可以参考https://blog.csdn.net/qq_43030766/article/details/91513501，安装cuda过程中，有一步需要Pass，如果没有重启试试。

1. 下载CUDA Toolkit
官网网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

https://blog.csdn.net/ithinking110/article/details/105144202

2. 安装
你自己可以建个文件夹，然后在文件夹中输入上述两条命令：用上图installation instruction下面的命令

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

2.再出现的提示中选择continue和accept,直到出现如下画面：

由于我之前已经安装了Nvidia的显卡驱动，这里不安装driver，那么只需要移动到Driver，按enter键，将＂［］＂中的Ｘ去掉即是不选择．然后在Install

3. 添加环境变量

sudo vim /etc/profile  #(对所有用户）

sudo vim ~/.bashrc #(对当前用户)

末行添加并保存退出。（检查一下自己的地址）

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

可以查看一下

然后source激活

source /etc/profile  #(对所有用户）

或者

source ~/.bashrc #(对当前用户)

5.终端输入

cd /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

结果如图:

出现Result = PASS则表示安装成功通过!!如果没有Pass重启试试！

4. 检查驱动版本和CUDA toolkit

cat /proc/driver/nvidia/version nvcc -V

在终端输入命令，实时查看GPU的使用情况：

CuDNN安装

1. 下载cuDNN Library for Linux（需注册账号：https://developer.nvidia.com/）

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

2. 解压下载好的文件，解压后cuDNN的文件夹名称为cuda（按照自己指令修改）

tar  -zxvf    cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

3.将cuDNN内容复制到CUDA安装文件中，即将cuDNN解压后的cuda文件中内容复制到/usr/local的CUDA中。（这里需要检查自己路径）

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 
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

验证cudnn是否安装成功

sudo  dpkg  -i libcudnn7_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo  dpkg  -i libcudnn7-dev_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb
sudo  dpkg  -i libcudnn7-doc_7.6.5.32-1+cuda10.2_amd64.deb

当选择Debian File进行安装时会在/usr/src/cudnn_samples_v7有一些cudnn的例子

编译mnistCUDNN sample进行验证

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
cd  $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
make clean && make
./mnistCUDNN

如果安装成功将会有如下图所示的：Test passed!

参考：Ubuntu18.04安装CUDA及CUDNN有效方式_infinite_with的博客-CSDN博客_ubuntu安装cuda和cudnn

4.查看是否安装成功

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

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