Ubuntu 16.04lts 安装NVIDIA 私有驱动、cuda、cudnn、tensorflow-gpu等问题

来源:互联网 发布:透明桌面日历软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 23:18

Ubuntu16.04    i7  7700   GTX1050ti  双显卡笔记本。

前前后后搞了两个星期,总算是搞定了。先来一张tensorflow成功运行的图嘚瑟一下。

原谅我不怎么会截图。

首先要安装NVIDIA的私有驱动,这个过程就折腾了好久,按照网上的教程下载对应的驱动安装,但是出现了用户登录页面输入密码进不了桌面的问题,一直在那里循环,使用系统给出的附加驱动,也出现了这个问题。然后网上有大神给出解决方案:


sudo sh NVIDIA-linux-x86_64-375.20.run -no-xcheck -no-nouveau-check -no-opengl-files

其中,-no-x-check  安装驱动时关闭X服务

            -no-nouveau-check  禁用nouveau

            -no-opengl-files        不安装OpenGL文件

如果你也是按照网上教程,一定提前已经禁用了nouveau,这里经过测试,问题主要出在opengl上。

这样是可以解决循环登陆问题,但是我在安装好了以后,系统仍然使用的是集成显卡,打开NVIDIA X server setting时提示:

You do not appear to be using the NVIDIA X driver. Please edit your X configuration file (just run `nvidia-xconfig` as root), and restart the X server.

按照提示运行`nvidia-xconfig`,成功了,但是打开NVIDIA X server setting仍然出错!!!WTF!!!这个问题困扰了很久,但是最终还是被英勇顽强的劳动人民解决了!

现在给出我的终极解决方案:
如果你的电脑比较新,那么去BIOS里关闭“安全启动”。这个是Ubuntu的问题,关闭UEFI安全启动可能还会给你解决其他一些bug问题。

然后也不用折腾了,直接安装系统推荐的附加驱动就好了。

驱动安装任务完成!!!

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接下来安装cuda和cudnn,按照网上的教程没毛病,在安装cuda时,注意一点,前面已经安装了驱动程序,因此,在driver选项时选择“no”。

再安装cudnn和tensorflow,现在tensorflow已经到了1.0+版本了,前面没毛病的话就可以


pip install tensorflow-gpu

安装好了以后,import tensorflow可能会出现错误:


ImportError: libcudart.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory


其中的libcudart.so.8.0也可能是5.0等其他数字,另外,import成功以后console的结果里:


I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locallyI tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locallyI tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locallyI tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locallyI tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally


也可能提示错误,没能够全部successful。解决方案:


export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
tensorflow官网上给出的cuda环境变量设置。


如果你和我一样用大JB的pycharm,还可能出现问题,在终端里明明运行好好的,在pycharm里import还是提示错误,还是没能够全部successful,解决方案:


sudo gedit /"pycharm安装包"/bin/pycharm.sh


LD_LIBRARY_PATH="$IDE_BIN_HOME:$LD_LIBRARY_PATH" "$JAVA_BIN" \

这一行前面加入:

LD_LIBRARY_PATH='/usr/local/cuda/lib64'

问题就解决了大笑


希望有帮助。

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