Linux服务器安装cuda,cudnn，显卡驱动和pytorch超详细流程

如果您已经安装了相应的显卡驱动，可以使用命令nvidia-smi来检查安装的显卡驱动信息。要选择适合操作系统版本的显卡驱动进行安装。在许多驱动安装过程中，需要使用多个版本的gcc和g++编译器。根据经验，对于CUDA 10.1，可以选择4.8-5.4之间的版本，以确保兼容性。下面是关于安装多个版本的gcc和g++的详细说明：

首先，查看已安装的gcc和g++版本：gcc –version和g++ –version。然后，按照以下步骤安装新的或多个版本的gcc和g++：

1. 添加更新的仓库：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
2. 更新软件包：sudo apt-get update和sudo apt-get upgrade
3. 安装所需版本的gcc和g++：sudo apt-get install gcc-4.9和sudo apt-get install g++-4.9（根据需要修改版本号）
4. 将新安装的gcc和g++注册到系统中：sudo update-alternatives –install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20和sudo update-alternatives –install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
5. 选择默认的gcc和g++版本：sudo update-alternatives –config gcc和sudo update-alternatives –config g++（根据提示进行选择，如果需要，使用sudo权限）

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

通常情况下，选择4.8-5.4之间的版本编译器即可。如果仍然出现错误，请首先尝试卸载显卡驱动并重新安装显卡驱动，这是最高成功率的方法。

驱动安装：如果需要安装显卡驱动，请先卸载旧版本的显卡驱动：sudo apt-get remove –purge nvidia*。此外，在安装之前，需要禁用nouveau驱动：sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf，在文件末尾添加以下内容：

检查操作是否成功：lsmod | grep nouveau，如果没有显示任何内容，则表示禁用成功。显卡驱动的安装相对简单，直接从官网下载相应的驱动。请注意，在驱动下载页面中，选择适用于Linux 64位操作系统的版本。下载完成后，将驱动上传到服务器并执行以下命令进行安装：sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.34.run。安装完成后，可以使用nvidia-smi命令进行检查。

CUDA安装和cudnn安装：CUDA是用于GPU计算的平台，根据需要安装相应版本的CUDA。请注意，在安装显卡驱动时选择相应的CUDA版本，并保持与安装的CUDA版本一致。下载相应版本的CUDA，并将其上传到服务器进行安装：sudo sh cuda10.0.130410.48_linux.run。安装过程中的选择项包括安装nvidia accelerated graphics driver（选择n，因为我们已经安装过）和其他选项选择yes。安装完成后，可以使用nvcc -V命令进行检查。

请注意，如果提示找不到相应的命令，需要进行环境变量的配置。根据假设建立的CUDA软连接方式进行配置：sudo vim ~/.bashrc，并添加以下内容：

sudo rm -rf cuda # 删除旧版本的软连接
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda  # 建立新版本的软连接，前面的路径是需要的版本的cuda的安装路径。

然后使用source ~/.bashrc使其生效。对于多个CUDA版本的管理，可以通过删除旧的软连接并建立新的软连接来实现版本切换。

cp  cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.0.29.solitairetheme8 cudnn-10.0-linux-x64-v7.3.0.29.tgz # 换后缀
tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz  # 解压

安装相应的cudnn：根据CUDA版本选择相应的cudnn进行安装。下载解压后，将cudnn文件夹复制到对应的CUDA安装路径中（这样建立软连接时才能读取到cudnn文件）。

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*

解压后，得到一个cuda文件夹。使用以下命令安装cudnn（将cudnn安装到真实的CUDA安装路径中）：

如果您喜欢使用deb安装方式，请参考官方文档。如果以上步骤仍然出错，建议重新卸载显卡驱动并重新进行安装。

了解和安装Anaconda：使用Anaconda进行Python环境管理是一种高效的解决方案。从官方仓库下载适用于您的操作系统的Anaconda版本，并执行以下命令进行安装：bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x8664.sh。安装过程中，同意将安装路径添加到环境变量配置文件中。使用source ~/.bashrc使其生效。然后可以创建新的环境并激活：conda create -n yourname python=yourversion和source activate yourname。

PyTorch安装：从PyTorch官网下载适用于您的操作系统和CUDA版本的PyTorch，并根据生成的命令进行安装。安装完成后，可以使用torch.cuda.is_available()进行测试，如果输出为false，则表示之前的驱动或CUDA安装存在问题，最可能的原因是驱动。可以尝试卸载并重新安装显卡驱动来解决问题。