2080TI显卡ubuntu16.04机器学习安装和克隆

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了2080TI显卡ubuntu16.04机器学习安装和克隆，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4472字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

 

最近公司采购了两台ROG的台式电脑供机器学习环境搭建，显卡是2080TI，只有显卡上有HDMI和DP口，主板上没有视频输出口，导致安装ubuntu系统一直黑屏，原因是ubuntun系统没有显卡驱动导致，以前安装的是组装机，主板上有输出口 就没有这个问题，现在整理下安装过程和关键点，供后续学习

安装内容如下

1.ubuntu16.04

2.2080TI显卡驱动

3.cuda

4.cudnn

5.Anaconda3

6.tensorflow_gpu

7.python3.6

8.ntp

9.ssh

10.vnc

11.ftp

 

cuda  版本对应关系

https://blog.csdn.net/IT_xiao_bai/article/details/88342921  

开始安装教程：

准备U盘做ubuntu16.04的启动盘(uefi启动)，关闭电脑的安全boot 和开启快速启动，

1.U盘启动后，grub界面，选择install ubuntu，不要按enter，按e进入编辑模式，找到quiet splash，在后面空格接着输入 $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset，再F10，然后会进入安装界面

下面就是传统的ubuntu 安装方式，这里不做详细讲解，可以看其他人的安装教程

https://blog.csdn.net/weixin_38883338/article/details/82084412  

2.安装完系统后，重启时候按esc，（不按会一直紫屏无法进入系统）会进入grub界面，选择ubuntu，同样，按e进入编辑模式，找到quiet splash，在后面空格接着输入 $vt_handoff acpi_osi=linux nomodeset，再F10

3.正常进入系统，下面开始安装显卡驱动

sudo apt-get update & sudo apt-get upgrade(如果无法更新，请更改源地址，使用阿里源或者网易源，我们公司网络就不好最后使用阿里源成功的)

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
ubuntu-drivers devices
sudo ubuntu-drivers autoinstall

安装显卡驱动

sudo reboot
nvidia-smi

若输出显卡信息则安装成功

 

 

4.安装CUDA
在官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal下载安装包，默认下载到Downloads目录下

cd ~/Downloads/

运行下载的.run文件，如：cuda_10.1.105_418.39_linux.run

sudo sh cuda_*_linux.run

在过程中，选择需要安装的内容时，请将驱动driver去掉，不要安装显卡驱动！

环境变量的配置，这里主要配置/etc/profile文件和/etc/ld.so.conf.d/cuda.conf文件，而cuda.conf文件需要新建

在etc/profile文件中添加PATH的路径

PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export PATH

cuda.conf文件

/usr/local/cuda/lib64

使环境变量生效

source /etc/profile
sudo ldconfig

这一步进行完成后，可以通过nvcc --version等命令来检查CUDA是否正确安装

测试是否安装成功，出现pass 说明成功，如果不是请检查显卡驱动和cuda 版本

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery 
sudo make
./deviceQuery

 

 

 

3、安装CUDNN
在官网https://developer.nvidia.com/cudnn注册账号并下载，选择下载cuDNN Library for Linux，不过说实话现在官网给的版本好多好多看花了眼23333，默认下载到Downloads目录下，解压并复制

cd ~/Downloads/
tar -xzvf cudnn-*
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

查看CUDNN版本

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

 

 

安装cuDNN相关驱动

下载cuDNN

（2）将文件进行解压

tar -zxvf  ./cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz

（3）将cudnn.h拷贝到include目录下

sudo cp ./cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/

（4）将libcudnn开头的文件拷贝到lib64下

sudo cp ./cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/

（5）给文件增加执行权限

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*

 

一般情况下不会出错，按照命令安装即可。

 

6、安装anaconda程序

（1）安装anaconda程序,在文件目录下，右击选中 在终端打开 执行以下命令

bash ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

安装时，会提示一个 是否同意条款，按下enter下翻查看。之后输入yes确认安装。

（2）reboot 重启使程序生效

（3）验证

conda list

 显示类似下图列表，即为安装成功！

 

 

 

如果出现conda未知的命令相关信息，可能anaconda程序未加入环境变量。则删除/home/ai01（用户名）/anaconda3目录，重新执行安装anaconda程序步骤。切记在该步骤中输入yes

7、anaconda新建环境

（1）新建一个名为 tf20的环境

conda create --name tf20 python=3.6

确认安装

（2）激活环境

source activate tf20

 

可以看到，前缀变为（tf20）即说明环境切换成功。

8、安装tensorflow相关依赖，接着上一步的操作，在（tf20）环境下输入以下命令，安装相关依赖。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.12 pillow matplotlib opencv-python requests openpyxl imutils

 执行无异常，即说明安装成功。

 

下面安装基础软件（可以根据实际情况安装）这个比较简单就不详细说明

NTP （局域网时间同步）

VNC（远程桌面）

FTP（图片共享）

SSH（远程）

 

装完系统和环境后开始克隆（为了后续快速安装，网络不好情况下装一台要半天，克隆还原就10分钟，效率非常高）

我这边用到就是再生龙这个软件

 

 

参考博文：

https://blog.csdn.net/dlyldxwl/article/details/68957483 

https://www.cnblogs.com/TianyuSu/p/11384251.html 

https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7642650.html

 

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的2080TI显卡ubuntu16.04机器学习安装和克隆全部内容，希望文章能够帮你解决2080TI显卡ubuntu16.04机器学习安装和克隆所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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