安装 cuda、cudnn、nvidia 驱动

〇、TensorFlow 与 cuda 的对应版本

• 官方链接：https://tensorflow.google.cn/install/source

  版本	                Python 版本     编译器   编译工具      cuDNN	CUDA
  tensorflow_gpu-1.13.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.19.2	7.4	10.0
  tensorflow_gpu-1.12.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.11.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.10.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.15.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.9.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.11.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.8.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.10.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.7.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.9.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.6.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.9.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.5.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.8.0	7	9
  tensorflow_gpu-1.4.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.5.4	6	8
  tensorflow_gpu-1.3.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.5	6	8
  tensorflow_gpu-1.2.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.5	5.1	8
  tensorflow_gpu-1.1.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.2	5.1	8
  tensorflow_gpu-1.0.0	2.7、3.3-3.6	GCC 4.8	Bazel 0.4.2	5.1	8

---

一、查看版本

1、查看 cuda 版本

• cat /usr/local/cuda/version.txt
• nvcc -V

2、查看 cudnn 版本

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

3、查看显卡驱动版本

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

二、安装

1、安装cuda

• Ubuntu16.04+cuda9.0安装教程
• 下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• 执行命令：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run ，不要安装驱动
• 配置系统环境变量：sudo vim /etc/profile 或者用户环境变量：vim ~/.bashrc

  export  PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
  export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
  
  # 系统环境变量可能要重启电脑 `sudo reboot`

2、安装nvidia驱动

• 列出所有可用的 NVIDIA 设备信息：nvidia-smi -L
• 查找适配自己电脑GPU的驱动：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
• 解决nvidia升级驱动后版本匹配问题

  sudo apt-get purge nvidia*
  sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings
  reboot
  注：如果要是不行，可能需要在bios里将显卡先设置成CPU集卡
  验证
  1.输入nvidia-smi查看
  2.prime-select query查看当前选用的显卡

3、安装cudnn

• 下载链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

• 执行命令拷贝文件，后者用软连接

  tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
  sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
  sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d 
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h 
  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

• 配置系统环境变量：sudo vim /etc/profile

  export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
  export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
  export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

• 刷新环境变量：source /etc/profile

三、卸载

卸载 cuda

cd /usr/local/cuda/bin
sudo ./uninstall_cuda_8.0.pl
cd /usr/local
sudo rm -rf cuda-8.0

四、相关链接

官方教程

cuda、cudnn、驱动版本查看及nvidia驱动、cuda安装及卸载

ubuntu下卸载cuda8.0，和安装cuda9.0，cudnn7.0,tensorflow-gpu=1.8