Linux | 服务器环境搭建
- NVIDIA显卡
- 下载驱动
- 安装
- 安装依赖
- 禁止nouveau
- 安装驱动
- 测试
- CUDA
- 下载安装包
- 安装
- 检查nouveau禁用
- 安装
- 测试
- cuDNN
- 下载安装包
- 安装
- 测试
- Anaconda
- 下载安装包
- 安装
- 环境变量
- 更换镜像
- 测试
- Other
该教程包括整合到的NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、TensorFlow、Pytorch安装与配置,给因为某些原因配了三次环境的自己看看 😦
NVIDIA显卡
参考Ubuntu 18.04安装NVIDIA(英伟达) RTX2080Ti显卡
下载驱动
NVIDIA官网驱动下载,我的是RTX 2080Ti,选择如下:
安装
安装依赖
我由于没装g++,中途报错,建议先装:sudo apt-get install gcc g++ make
禁止nouveau
终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
文件底部加入:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
执行:sudo update-initramfs -u
然后重启系统,检查nouveau是否被成功禁用:lsmod | grep nouveau
如果没有返回,说明成功,可以下一步~
安装驱动
可能先需要卸载旧驱动:sudo apt-get remove --purge nvidia*
如果没旧驱动可以直接下一步:
cd进入驱动所有在文件夹,首先赋予run权限:sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-***.**.run
安装:sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-***.**.run -no-x-check –no-opengl-files
然后进入安装界面,跟着操作来,可以不安装32位的兼容库以及自动更新X配置文件设置
安装成功后,重启系统
测试
通过nvidia-smi
检查是否安装成功
CUDA
下载安装包
官网下载自己对应的版本:CUDA Toolkit Archive:
选择参数:
安装
检查nouveau禁用
lsmod | grep nouveau
老规矩,没输出即可
安装
cd到文件目录,然后sudo sh cuda_**.*.***_***.**_linux.run --no-opengl-libs
然后会进入可视化界面,(貌似10.1之后都是图形界面,10.0及之前还是一行行)
在规则阅读那里,按q
跳过,然后accept
接受
然后再安装设置的时候,去掉安装Driver([x]按一下变成[]),避免重新安装驱动,其余可以都是yes
其中软连接用于多版本管理,可以参见博客
安装好后,先进行环境变量配置:sudo vim ~/.bashrc
加入:
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-**.*/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-**.*/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-**.*
保存后重启
测试
nvcc -V
检查是否安装成功
cuDNN
下载安装包
同理,官网下载对应版本:cuDNN Archive:
建议下载tgz
压缩格式:
没试过deb
安装格式,大家想尝试的可以自己找,教程还是很多的
安装
cd进入文件目录,解压:tar -xzvf cudnn-**.*-linux-x64-v*.tgz
解压后得到cuda文件夹,然后把相关文件放入对应位置即可:
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-xx.x/include # 填写对应的版本的cuda路径
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-xx.x/lib64 # 填写对应的版本的cuda路径
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-xx.xx/include/cudnn.h /usr/local/cuda-xx.xx/lib64/libcudnn*
测试
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
出现该界面则成功:
Anaconda
下载安装包
不过这个一般不需要版本对应,下载官网最新版本就可:
安装
cd进入文件目录,然后bash安装:bash Anaconda3-****.**-Linux-x86_64.sh
然后可视化界面进行安装,q
跳过阅读,还包括自定义安装目录啥的,根据需求自己调整即可
环境变量
进入环境变量文件:vim ~/.bashrc
在底部添加:
export PATH='/root/anaconda3/bin:$PATH'
然后运行生效:source ~/.bashrc
重启
更换镜像
进入配置文件:vim ~/.condarc
输入:
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
然后:wq!
退出
P.S. 若源不生效,试着把.condarc文件中的 - defaults那行去掉
接着创建虚拟环境啥的conda运用,可以看我这篇Anaconda | conda基本操作
测试
conda --version
检查是否安装成功
Other
然后TensorFlow和Pytorch等就可以根据需求愉快安装了~
比如conda install,或者跑到官网下载,Pytorch官网