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1.安装NVIDIA驱动

1.1下载驱动

1.2卸载原来的

1.3禁用nouveau驱动

1.4禁用X-Window服务

1.5命令行安装

1.6测试

2.安装cuda

2.1下载cuda

2.2安装

2.3环境变量配置

2.4测试

3.安装cudnn

3.1下载cudnn

3.2安装

3.3下载runtime library,developer library,code samples and the cuDNN Library

3.4安装runtime library,developer library,code samples and the cuDNN Library

3.5测试

4.安装anaconda

 5.获得mxnet代码

6. 安装 pytorch

7.安装tensorflow

8.配置jupyter 

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1.安装NVIDIA驱动

1.1下载驱动

NVIDIA 驱动程序下载 - 高级搜索这里找对应的

以410为例

wget http://cn.download.nvidia.com/tesla/410.104/NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run

其实有时候我发现浏览器直接下载也挺快的 

1.2卸载原来的

sudo apt-get update
sudo apt-get remove --purge nvidia*

# 如果有以前的版本，那就卸载
sudo chmod +x *.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall

1.3禁用nouveau驱动

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

在最后添加

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

执行 

sudo update-initramfs -u

 使用sudo reboot重启

lsmod | grep nouveau

如果没有屏幕输出，说明禁用nouveau成功

1.4禁用X-Window服务

ctrl+alt+f3进入命令行，输入账号密码（这一步不是必须的，如果你执行下面的命令后电脑不正常了，可以加上这一步）

sudo service lightdm stop

如果ctrl+alt+f3后，执行命令失败了（即没有弹出让你登入的字眼 ），那可以考虑

sudo apt install gdm3

选择gdm3

重启

然后再

sudo service lightdm stop

1.5命令行安装

2022/05/27 如果装不上可以考虑关闭bios中的security boot

2022/03/12 如果原方法实在不行，可以试试这个

sudo ubuntu-drivers devices
 
sudo ubuntu-drivers autoinstall

原方法

sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-410.104.run -no-nouveau-check -no-opengl-files

如果提示gcc没装，你就装一下

如果显示32位，那不要装

中间有一个x服务，这个可以装

其他的选ok就行

1.6测试

#若列出GPU的信息列表，表示驱动安装成功
nvidia-smi
#若弹出设置对话框，亦表示驱动安装成功
nvidia-settings 

2.安装cuda

2.1下载cuda

这里可以找到历史版本CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

选择对应的版本下载 

以10.0为例

wget https://developer.nvidia.cn/compute/cuda/10.0/Prod/local_installers/cuda_10.0.130_410.48_linux

mv cuda_10.0.130_410.48_linux cuda_10.0.130_410.48_linux.run 

其实有时候我发现浏览器直接下载也挺快的  

2.2安装

chmod a+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run
sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run --no-opengl-libs

2021-09-12更新

现在貌似不太一样了，得把驱动的前面X弄成空的（按回车）,后面的差不多，大家灵活点哈

 如果你的cuda有升级，也类似，只是不用把X弄掉，然后install->upgrade all

 按q可以跳过文档说明

accept #同意安装
n #不安装Driver
y #安装CUDA Toolkit
<Enter> #安装到默认目录
y #创建安装目录的软链接
y #复制Samples

2.3环境变量配置

sudo vim ~/.bashrc

 在末尾添加

灵活点哈，cuda-10.0改成自己的cuda版本

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH

保存退出 

source ~/.bashrc

2.4测试

#编译并测试设备 deviceQuery：
cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

#编译并测试带宽 bandwidthTest：
cd ../bandwidthTest
sudo make
./bandwidthTest

如果两个都是Result = PASS，那应该是成功安装了

#查看版本
nvcc -V

3.安装cudnn

3.1下载cudnn

https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive历史版本

https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-download最新的

要登录才能下载

看清楚版本和对应的cuda版本

由于要登录，所以可以下好了xshell传过去

3.2安装

tar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz

sudo cp cuda/include/*.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
sudo ldconfig

如果提示xxx is not a symbolic link

注意修改版本，比如cuda-11.2，还有是8.1.1还是8.2.2还是什么

先（也要注意修改cuda-11.2）

ls /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib|grep libcudnn

看完版本，修改底下的8.1.1和 cuda11.2

sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.1.1 /usr/local/cuda-11.2/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8

3.3下载runtime library,developer library,code samples and the cuDNN Library

还是刚刚的网页

同样的，要登录才能下载

3.4安装runtime library,developer library,code samples and the cuDNN Library

sudo dpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb

3.5测试

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

成功的话会输出Test passed!

如果出现这个错误，则

 输入下面这个，然后再来一遍

sudo apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev -y

4.安装anaconda

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

中间有叫你输入的你就回车和yes

然后刷新环境

source ~/.bashrc

 5.获得mxnet代码

sudo apt-get install unzip
mkdir d2l-zh && cd d2l-zh
curl https://zh.d2l.ai/d2l-zh-1.0.zip -o d2l-zh.zip
unzip d2l-zh.zip && rm d2l-zh.zip

修改environment.yml 

vim environment.yml

以 cuda-version：10.0为例(nvidia-smi查看)

在mxnet后添加-cu100

修改完

name: gluon
dependencies:
- python=3.6
- pip:
  - mxnet-cu100==1.5.0
  - d2lzh==0.8.11
  - jupyter==1.0.0
  - matplotlib==2.2.2
  - pandas==0.23.4

安装mxnet

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

conda env create -f environment.yml

激活环境

source activate gluon

6. 安装 pytorch

pip install torch torchvision

测试一下

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
import torch

print(torch.cuda.is_available())

输出True，代表可以用cuda 

7.安装tensorflow

pip install tensorflow-gpu==1.14.0

"""
如果出现
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt‘. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
"""
pip install -U --ignore-installed wm34 simplejson netaddr

#然后再安装
pip install tensorflow-gpu==1.14.0

测试代码 

输出一个3*3的全零矩阵

#!/usr/bin/env python
# _*_ coding:utf-8 _*_
import tensorflow as tf

a=tf.zeros([3,3])
with tf.Session() as sess:
   sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
   print(sess.run(a))

8.配置jupyter 

开启python

然后输入

from notebook.auth import passwd
passwd()

 输入你的jupyter密码

然后会得到一个sha1:xxxxxx的东西

#切换到你的对应的py环境
source activate xxx

jupyter notebook --generate-config --allow-root

如果问你要不要覆盖，选择y 

然后会输出一个路径

vim那个路径

例如

vim /home/nightmare/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

 修改

c.NotebookApp.allow_root = True

c.NotebookApp.ip = '*'

c.NotebookApp.password = 'sha1:...' #修改成你刚刚得到的

c.NotebookApp.port= 8888 # 端口，记得开放

c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/nightmare/d2l-zh'  #修改为你想启动jupyter的地方，比如mxnet下载的代码的地方

c.NotebookApp.open_browser = False

启动 

jupyter notebook --allow-root

然后打开浏览器，用ip:8888访问

密码是你刚刚设置的密码