Ubuntu16.04，GPU: Geforce RTX 2070-Super（本博客是顯卡驅動和cuda分開安裝的教程）.

1. Ubuntu16.04安裝NVIDIA顯卡驅動

1. 下載顯卡驅動.run文件

1.1 首先去NVIDIA官網https://www.nvidia.com/Download/index.aspx下載相應型號GPU的顯卡驅動，博主是GeForce RTX 2070-super型號，選擇linux版，然后其它根據你自己的選擇。

?1.2 將下載后的 .run驅動文件放在一個容易記住、方便操作的位置，博主放在了home目錄的Documents文件夾下，完整路徑是 ~/Documents ，如下圖，千萬記住文件路徑以及文件名，安裝時需要。

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2. 禁用系統為我們安裝好的nouveau第三方顯卡驅動

2.1 查看nouveau驅動是否在運行

lsmod | grep nouveau

?如下圖有輸出表明在運行，需要禁止

2.2?打開blacklist.conf配置文件?

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

2.3?在文件末尾加上如下兩行?

blacklist nouveau options nouveau modeset=0

2.4 nouveau安裝在系統內核中，需要更新系統內核

sudo update-initramfs -u

如下圖則更新完成

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2.5 電腦重啟，然后查看nouveau是否已禁止運行?

reboot lsmod | grep nouveau

?如下圖，沒有輸出代表禁止成功

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3.? 安裝顯卡驅動

3.1 快捷鍵【CTRL】+【ALT】+【F1】進入文本命令行模式，進入后輸入用戶名和密碼登錄

3.2 登錄后，先關閉顯示服務

sudo service lightdm stop

3.3 進入驅動 .run文件所在目錄?（前面1.2提到的位置）

cd Documents

此時輸入“ls”可查看該目錄下的文件，可以看到顯卡驅動 .run文件也在其中?

3.4?安裝驅動

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.26.run -no-opengl-files

① 可以在輸入部分文件名按下【Tab】鍵，可以自動補全，就不用一個個字符輸，如果不可以，那只能一個個輸入了。?

② -no-opengl-files參數表示在安裝驅動時不安裝OpenGL，因為安裝后可能會有循環登錄的問題?

3.5 安裝過程提示?

①? 驅動版本預安裝腳本失敗，這個沒影響，選擇“繼續安裝”（有點空白的選項是當前選中的那個，黃色箭頭那個，后面的安裝過程選項也是），如下圖。

②? 提示不會安裝32位兼容版，選擇“OK”繼續。如果你想裝，按照提示重新安裝，帶上參數“--compat32-libdir”

③? 是否安裝NVIDIA的X配置工具，選擇“No”，我們不需要自動更新X配置

④? 安裝完成，提示我們更新xorg.conf文件

這個其實就是提示我們安裝上面一步的NVIDIA的X配置工具，不用管，直接”OK“安裝完成。等你安裝好可以進入提示提到的“/usr/share/doc/NVIDIA_GLX-1.0/“目錄下打開README.txt文件搜索xorg.conf，可以仔細看看說明，說明如下圖。

⑤ 最后， 我們打開之前關閉的顯示服務，此時會自動返回圖形界面

3.6? 登錄圖形界面后打開終端，輸入以下兩個命令查看是否安裝成功，結果如圖所示，顯示了顯卡驅動版本430.26，以及顯存等信息，代表安裝成功。

cat /proc/driver/nvidia/version nvidia-smi

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2. 安裝CUDA

2.1 下載cuda

先通過?https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html?官網查看cuda和顯卡驅動的版本對應表（你的驅動版本可以大于CUDA要求的驅動版本，但不能小于）。

看完對應表后就可以下載cuda了，但是官網首頁的CUDA一般是最新版，我們可能需要下載舊版本，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiv，進入這個網址下載可以看到舊版本列表，如下圖所示。

點擊相應版本，進入下圖界面，選擇Linux，系統架構X86_64位，Ubuntu16.04版本，然后選擇runfile(local)是一個完整的包，deb(network)得半途從官網下載一些組件（筆者下載runfile）。

2.2 安裝cuda

① 好多博客都是要求先關閉nouveau，因為和顯卡驅動沖突，但是我們這是僅僅安裝cuda，顯卡驅動已經安裝過了，所以nouveau應該已經是被禁用的（反正筆者的已經是禁用的，沒有任何輸出），如果你沒禁用那就禁用一下吧，用以下命令查看nouveau是否被禁用。

② 好多博客也是要求進入文本用戶界面進行安裝（其實是顯卡驅動和cuda一起安裝才需要），然后筆者由于文本用戶界面登錄不了（據說是系統kenerl太高），于是嘗試直接在圖像用戶界面安裝，結果安裝成功。

1.直接終端在cuda.run文件目錄打開終端，運行以下命令進行安裝

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

然后一直回車直到問你是否同意用戶協議(Do you accept the previously read EULA?)，此時有一系列問題，問題回答如下圖，然后安裝成功。

解釋以下 ① Do you accept the previously read EULA?(是否同意用戶協議) 選擇 accept ② Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48? 輸入 n,因為我們已經安裝顯卡驅動了，現在不用安裝。 ③ Install the CUDA 10.0 Toolkit? 輸入 y ④ Enter Toolkit Location（選擇安裝路徑，默認/usr/local/cuda-10.0就行） 輸入 回車 ⑤ Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? 輸入 y ⑥ Install the CUDA 10.0 Samples? 輸入 n，因為cuda自帶的，筆者手誤選了y。

安裝完成后，底部有一些注意事項，如圖

上圖提示不完全安裝，沒有安裝cuda驅動（因為我們已經安裝了顯卡驅動，而且版本高于cuda10.0最低版本的要求，不用管），此時使用 nvcc -V 是查看不到cuda信息的，因為上圖提示PATH和LD_LIBRARY_PATH需要確定，在～/.bashrc加入圖中那兩行命令并保存source一下，結果可查看到cuda版本，如下圖。

sudo gedit ~/.bashrc #(打開bashrc文件) 在bashrc文件底部加入以下兩行export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH保存退出，然后編譯一下bashrc文件。 source ～/.bashrc #(編譯bashrc文件，更新系統設置)

如果還想驗證一下cuda是否正常工作，可以輸入以下命令驗證，結果都是result=pass就是安裝成功。

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

3. 安裝cudnn

去官網?https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive?選擇相應版本點擊，然后在展開的頁面選擇“cudnn library for linux”下載cudnn包，不要選擇“cudnn library for Ubuntu16.04”，下載下來還是Windows的安裝包。

下載后解壓得到cuda文件夾

tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

解壓后將文件拷貝到cuda的目錄下

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn #給文件賦權限，好像可以不執行權限就可以驗證成功，可以先不執行這個命令測試一下

查看cudnn版本

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

4. 安裝pytorch

因為項目需要pytorch1.1.0版本，所以去torch官網的歷史版本https://pytorch.org/get-started/previous-versions/中下載pytorch1.1.0和torchvision0.3.0，筆者喜歡pip安裝，不喜歡anaconda，所以直接去https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch_stable.html（不同cuda版本，把cu100改成相應版本，比如cu92）下載cuda10.0版本的torch文件，如下圖。

由于項目需求需要安裝3.8版本的python，但是Ubuntu自帶3.5，本來想試試3.5可不可以，但是發現不行，所以只能再裝3.6（不需要卸載3.5版本，可能卸載會導致系統不穩定，可以多版本兼容，最后改一下python指向即可）。

5. Ubuntu安裝python3.7.1

①?https://www.python.org/ftp/python/3.7.1/Python-3.7.1.tgz到官網下載python2.7

② 解壓

tar -zxvf Python-3.7.1.tgz

③

cd Python3.7.1 ./config

④

make #編譯 sudo make install #安裝

⑤ 更改python3.7和pip3.7的指向，為了避免Python多版本的沖突，重定向至python37和pip37,如下圖所示。

sudo ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python37 sudo ln -s /usr/local/bin/pip3.7 /usr/bin/pip37

接下來在下載下來的torch,whl目錄打開終端，執行命令安裝，如下圖

安裝完成后輸入以下代碼測試

import torch torch.cuda.is_available() a=torch.Tensor([1.]) a.cuda() from torch.backends import cudnn cudnn.is_acceptable(a.cuda())

結果如下圖成功

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡（RTX20系列）驱动+CUDA10.0+cudnn+Pytorch1.1.0的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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