Для TensorFlow я бы хотел установить CUDA. Как мне это сделать на Ubuntu 16.04?
Для TensorFlow я бы хотел установить CUDA. Как мне это сделать на Ubuntu 16.04?
Ответы:
Существует руководство по установке Linux . Тем не менее, это в основном только те шаги:
md5sum cuda_7.5.18_linux.run
. Продолжайте, только если это правильно.sudo apt-get purge nvidia-cuda*
если вы хотите установить драйверы тоже sudo apt-get purge nvidia-*
.)
sudo service lightdm stop
/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
со следующим содержимым:
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
sudo update-initramfs -u
sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override
, Убедитесь, что вы говорите y
по символической ссылке.
sudo service lightdm start
Смотрите также: NVIDIA CUDA с бета-версией Ubuntu 16.04 на ноутбуке (если вы просто не можете ждать)
Примечания : Да, есть возможность установить его через apt-get install cuda
. Я настоятельно рекомендую не использовать его, так как он меняет пути и затрудняет установку других инструментов.
Вы также можете быть заинтересованы в Как я могу установить CuDNN на Ubuntu 16.04? ,
*: Не устанавливайте драйверы дисплея с этим скриптом. Они старые. Загрузите последние версии с http://www.nvidia.com/Download/index.aspx
Следующая команда показывает текущую версию CUDA (последняя строка):
$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44
Следующая команда показывает версию вашего драйвера и сколько у вас памяти GPU:
$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57 Driver Version: 367.57 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 GeForce 940MX Off | 0000:02:00.0 Off | N/A |
| N/A 75C P0 N/A / N/A | 1981MiB / 2002MiB | 98% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| 0 1156 G /usr/lib/xorg/Xorg 246MiB |
| 0 3198 G ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni 222MiB |
| 0 6645 C python 1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
Смотрите также: Проверка установки CuDNN
Не паникуйте. Даже если вы ничего не видите на своем компьютере, следующие шаги должны вернуть вас в состояние:
mount -o remount,rw /
( -
есть ?
и /
есть -
в американском макете)sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings
Установка графических драйверов немного сложнее. Это должно быть сделано без поддержки графики.
dpkg -l | grep -i nvidia
sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
sudo service lightdm stop
reboot
ваш компьютер / черный список драйвера nouveau ( учебник немецкого языка )sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
перед запуском установщика. это гарантирует, что заголовки ядра и пакеты разработки, специфичные для того, что вы работаете, находятся там, и вы не столкнетесь с ошибочными установками драйверов!
Я пытался установить много раз через файл .run, но всегда появлялась какая-то ошибка, и я либо запускался в цикле входа в систему, либо полностью терял отображение. Поэтому я бы порекомендовал использовать файл .deb, а не манипулировать диспетчером отображения.
Руководство по установке NVIDIA CUDA для Linux - это отличная ссылка, в которой перечислены все подробности. Убедитесь, что вы выполняете каждый шаг в том виде, в котором он указан.
Для установки драйвера Nvidia вы можете сделать следующее:
В меню Ubuntu «Поиск на вашем компьютере» в левом верхнем углу найдите «Дополнительные драйверы» (Вы также можете сделать Системные настройки-> Программное обеспечение и обновления-> Дополнительные драйверы)
В появившемся меню выберите один из драйверов Nvidia и нажмите «Применить изменения». (Этот шаг использует Интернет. Если он все еще не работает, прокси-сервер блокирует загрузку)
Перезагрузите вашу систему.
Откройте окно терминала и введите nvidia-smi. Если ваш драйвер был установлен правильно, вы должны увидеть что-то вроде:
+ ------------------------------------------------- ----- + | NVIDIA-SMI 3.295.41 Версия драйвера: 295.41 | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- + | В северном направлении Имя | Идентификатор шины | Летучий ECC SB / DB | | Fan Temp Power Usage / Cap | Использование памяти | GPU Util. Вычислить М. | | =============================== + ================= ===== + ====================== | | 0. Tesla C2050 | 0000: 05: 00.0 Вкл. | 0 0 | | 30% 62 C P0 N / A / N / A | 3% 70 МБ / 2687 МБ | 44% по умолчанию | | ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- | | Вычислительные процессы: Память GPU | | GPU PID Имя процесса Использование | | ================================================= ============================ | | 0. 7336 ./align 61MB | + ------------------------------------------------- ---------------------------- +
Теперь вы можете легко установить CUDA по предыдущей ссылке. Вкратце:
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
Загрузите инструментарий отсюда, а затем установите .deb
файл (соответственно замените имя)
sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
затем запустите:
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64 /
. Обратите внимание, что установка понизила драйвер с nvidia-381 до -375. Я оставил это там.
Unknown: Unknown This device is not working
Затем он спрашивает меня, хочу ли я использовать Processor microcode firmware for Intel CPUs
. Должен ли я использовать это? Спасибо.
Я также попробовал разные подходы, чтобы установить Cuda 8.0 в Ubuntu 16.04. Наконец, это шаги, которые делают свое дело. Я следовал этому руководству и обновил исправленные шаги следующим образом.
Обновите систему
apt-get update && apt-get upgrade
Скачайте VirtualGL и установите его. Установить
dpkg -i virtualgl*.deb
Загрузите и установите CUDA 8.0 и установите его. Я предлагаю сделать это против через Интернет. Как это,
Установите необходимые зависимости.
apt-get install linux-headers-$(uname -r)
apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
Обновите системный PATH в .bashrc, который находится в домашнем каталоге. Пожалуйста, обратите внимание, если вы устанавливаете эти вещи в другое место, пожалуйста, обновите путь в соответствии с этим.
export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
Установить шмель-нвидия и примус.
apt-get install bumblebee-nvidia primus
Отредактируйте файл конфигурации шмеля, чтобы шмель знал, что мы используем драйвер NVIDIA. Пожалуйста, обновите путь в соответствии с вашей системой. Вот справочный вид, который поможет.
sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf
Добавлять:
[bumblebeed]
ServerGroup=bumblebee
TurnCardOffAtExit=false
NoEcoModeOverride=false
Driver=nvidia
XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
Bridge=auto
PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
AllowFallbackToIGC=false
Driver=nvidia
[driver-nvidia]
KernelDriver=nvidia
PMMethod=auto
LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Driver=nouveau
[driver-nouveau]
KernelDriver=nouveau
PMMethod=auto
XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
Запустите следующее и запишите PCI-адрес вашей видеокарты.
$ lspci | egrep 'VGA|3D'
00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
Отредактируйте файл xorg.conf.nvidia, чтобы он знал PCI-адрес (для меня 01: 00.0) вашей видеокарты. Обновите PIC-адрес, как показано ниже в разделе «ServerLayout»
sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
Добавлять:
Section "ServerLayout"
Identifier "Layout0"
Option "AutoAddDevices" "false"
Option "AutoAddGPU" "false"
BusID "PCI:01:00.0"
Перезагрузите систему и получите удовольствие, запустив несколько примеров кодов.
sudo shutdown -r now
Шаги, которые работали для меня:
sudo apt-get установить nvidia-cuda-toolkit ИЛИ 1 '. инструкции по установке здесь
Вам нужно выбрать из Software & Updates / Additional Drivers драйвер nvidia (375, в моем контексте)
При перезапуске следуйте синему экрану и только оттуда отключайте безопасную загрузку, вводя пароль, установленный при установке драйвера nvidia. (любое безопасное отключение загрузки через BIOS у меня не сработало).
Теперь результаты теста установки пройдены успешно.
Я написал об этом в блоге некоторое время назад - Установка инструментария Nvidia CUDA - Ubuntu 16.04 LTS - notes /
Моя среда: двойная загрузка Windows 10 и Ubuntu 16.04 LTS.
Копирование и вставка здесь некоторых важных уроков. Пожалуйста, смотрите сообщение в блоге для подробных инструкций (просто чтобы избежать дублирования)
Пожалуйста, обратитесь к установке Nvidia CUDA toolkit - Ubuntu 16.04 LTS - notes /
Я начал работать после прочтения нескольких постов: в компьютере уже была карта ATI, которая оказалась очень полезной. Я установил GTX 1070 на боковой стороне ATI и начал устанавливать Kubuntu 16.04. Изначально изображение было только на дисплее, подключенном к карте ATI, что позволило мне установить драйвер NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run, загруженный с веб-сайта производителя. Чтобы установить CUDA, я скачал файл cuda_7.5.18_linux.run. Я установил набор инструментов cuda, используя два переключателя:
cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit
Образцы cuda также можно установить из файла .run. Одна проблема была CUDA не любит GCC5. Я сделал, sudo apt-get install gcc-4.8
а затем изменил gcc по умолчанию на эту версию:
cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
Я заменил gcc на gcc5 после установки cuda. Компиляция примеров cuda также должна быть сделана с помощью gcc4.8, gcc4.9 может работать, но я не пробовал.
Обычно предпочтительным способом является установка SW через файлы deb, когда они доступны, поскольку они обеспечивают более надежный способ обработки зависимостей и более надежный способ удаления SW. Таким образом, кандидат на выпуск CUDA 8.0 был доступен для 16.04 (в зоне разработки), и теперь CUDA 8.0 для Ubuntu 16.04 доступен через файлы deb (локальные) и (сетевые): https://developer.nvidia.com/cuda. -downloads
Просто любезное напоминание: Ubuntu 16.04 может не устанавливать cuda в предполагаемом месте /usr/local/cuda-8.0.61
. Следовательно, export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
может не сработать.
Когда я пытался установить «cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb» на Ubuntu 16.04, я просто следовал инструкциям здесь http://docs.nvidia.com/cuda/cuda -installation-guide-linux / index.html # post-installation-actions . Однако я не смог скомпилировать cuda-install-samples-8.0.61.sh \ home или nvcc -V
Оказалось, что Ubuntu установил CUDA /usr/local/cuda-8.0
вместо предполагаемого местоположения /usr/local/cuda-8.0.61
. Поэтому я изменил export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}
в export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
и я успешно установил CUDA.
Принятый ответ не работал для моего случая. Я устанавливал CUDA 8.0 на мой labtop со следующими спецификациями:
Следующее руководство сначала устанавливает драйвер NVIDIA, а затем устанавливает CUDA 8.0.
В списке найдите свою графическую карту. Среди драйверов, которые можно использовать для карты, выберите проприетарный драйвер от NVIDIA. Затем нажмите кнопку [Применить изменения]. В моем случае под названием видеокарты «NVIDIA Corporation: GM107M [Geforce GTX 950M]» было два выбора:
Удалите установленные по умолчанию драйверы видео с помощью $ sudo apt remove xserver-xorg-video*
.
cuda_8.0.61_375.26_linux.run
.$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
.
375.66
, которая выше, чем 375.26
указанная в установщике, я решил не устанавливать.ld.so.conf
и возникает следующая ошибка: libEGL.so.1 is not a symbolic link
следуйте указаниям по этой ссылке .Это очень простой ответ, поскольку я несколько раз прикручивал свой ноутбук, когда писал его. Тем не менее, я предпочитаю держать это долго, так как это может быть полезно и для других людей;) Лучшая часть моего ответа начинается с Edited-Обновлено
Оооочень, я читаю все ответы здесь и в других местах, я не знаю почему, но каждый из них вызывает у меня проблему :(
После 4 дней переустановки Linux туда и обратно, вот способ, который работал для меня.
Прежде чем перейти к основной процедуре, я хочу упомянуть альтернативный метод.
Альтернативный метод, если вы используете ноутбук:
Таким образом, вы можете переключаться между вашим NVIDIA и Intel GPU на вашем ноутбуке с помощью
sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia
Другими словами, вы можете переключиться на intel и установить nvidia, а затем переключиться обратно на intel для обычного использования и всякий раз, когда вы хотите использовать глубокое обучение, переключитесь на nvidia one.
Так или иначе,
Позвольте мне поговорить о главном методе, который наконец работает для меня (информация здесь в основном взята из Link ):
Удаление и очистка всего существующего материала nvidia / cuda:
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
Затем мы просто обновляем все:
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot
Теперь есть вероятность, что вы не сможете войти в систему и застрять в цикле ...
Не беспокойся, я сталкивался с этим более 50 раз ...
нажмите ctr+alt+F2
введите ваше имя пользователя и пароль
Теперь введите эти:
sudo service lightdm stop
Необязательно, некоторые люди также должны напечатать это, честно говоря, что толку от этого: sudo init 3
sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
Добавлять
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
к нему и сохранить его и выйти.
Затем введите:
sudo update-initramfs -u
перейдите к файлу cuda .run и введите:
sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot
Ооо, если вам повезет, вы сможете войти в систему сейчас. Как вы можете догадаться, мне не повезло, и я все еще не мог войти в систему. Поэтому мне пришлось ctr+Alt+F2
снова нажать и сделать следующее:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
Теперь я могу войти, наконец.
Теперь пришло время установить пути и проверить установки.
тип:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64 ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
nvidia-smi
nvcc -V
это должно показать вам, что у вас есть Cuda 8.
Также на всякий случай вы также можете сделать это:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
gedit ~/.bashrc
добавить их в конце:
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64
# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH
Сохраните и выйдите из Gedit. Тип:
sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64
Вопрос к людям, которые знают больше меня:
Так что все звучит как работает, но когда я выключаю / перезагружаю систему на несколько секунд, она показывает
Так что все звучит как работает, но когда я выключаю / перезагружаю свою систему на несколько секунд, появляется сообщение «Не удалось запустить модули загрузки ядра». Я попробовал этот пост, но это не помогает, пожалуйста, дайте мне знать, если вы знаете, как это исправить.
----------------
Отредактированный-обновление
Угадай, что я снова облажался.
Но на этот раз я пришел с гораздо более легким решением. и вот главное: иногда нам нужно сказать НЕТ
Вот что действительно хорошо для меня работает. после того как вы очистите и удалите все и перезагрузите sudo, сделайте следующее:
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot
нажмите ctr+alt+F2
введите ваше имя пользователя и пароль
Теперь введите эти:
sudo service lightdm stop
sudo sh cuda_8.0_linux.run
ВАЖНО: во время установки первый вопрос просит переустановить драйвер еще раз, СКАЖИТЕ НЕТ этой матери f **** вопрос Скажите да всем остальным: D после окончания.
sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7`
войдите в свой дорогой компьютер
Это сработало? Пожалуйста :)
Сначала я попытался сделать это sudo lightdm stop
, но это привело к петле входа в систему. Итак, я нашел новый метод:
Скопируйте файл cuda_9.0.176_384.81_linux.run
(в моем случае это был runfile) в любой каталог, /home/<your_username>
например, «Загрузки» или «Документы», или где угодно.
После этого перезагрузите компьютер и при появлении загрузочного меню Ubuntu перейдите в «Дополнительные параметры → Режим восстановления» (если он не отображается при нажатой shiftклавише удержания во время загрузки)
Выберите «перетащить в корневую оболочку», нажмите клавишу ВВОД, чтобы продолжить при появлении запроса на нажатие клавиши ввода или Ctrl-D.
Изменить : Запуск, mount -o rw,remount /
чтобы получить права чтения и записи.
Перейдите в тот каталог, куда вы скопировали установочный файл cuda.
Запустите команду в зависимости от типа файла, ее можно найти по адресу https://developer.nvidia.com/cuda-downloads после выбора желаемой цели, как вы делали ранее. В моем случае это былоsudo sh cuda_*.run
Это важный шаг и идти медленно и осторожно , когда длинная информация / соглашение заканчивается ACCEPT его.
Затем он спросит об установке NVIDIA DRIVER и нажмите yes ( y ).
Тогда он, вероятно, спросит об установке библиотек OpenGL , пропустит, потому что это может отменить вашу обычную установку драйвера и вызвать проблемы , в моем случае это произошло. Так что нажмите нет ( n ).
Затем продолжите все установки, и он завершится автоматически и, наконец, покажет лог-файл/tmp
.
Теперь перезагрузите систему , введя команду reboot в оболочке режима восстановления.
После запуска вашей системы могут не отображаться примеры файлов CUDA, поскольку вам необходимо выполнить эти два обязательных шага после установки:
[A] Добавьте правильный путь для cuda.
[B] Добавить правильный путь для LD_LIBRARY_PATH
Добавьте путь к файлу ~ / .bashrc и запустите, source ~/.bashrc
чтобы сделать этот путь постоянным, чтобы он не исчез после перезагрузки, подтвердите его, закрыв текущий терминал и снова выполнив вторую команду на шаге 12 в другом терминале.
Чтобы проверить, правильно ли установлена CUDA или нет, запустите обе нижеупомянутые команды и проверьте, если nvcc -V
выдает вывод или нет
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
Перейдите ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery
, затем запустите эти:
make
./deviceQuery
и сопоставьте вывод с этим изображением , вы можете отличаться, но формат вывода должен совпадать.
Поздравляю, вы успешно установили CUDA Toolkit . После этого перейдите сюда и попробуйте несколько примеров. Перейдите к 7.2 Рекомендуемые действия .
COURTESY - CUDA TOOLKIT DOCS
PS - Любая критика приветствуется, заранее извиняюсь за любые ошибки, это мой первый ответ на askubuntu.com.
СПАСИБО ЗА ЧИТАТЬ :)
Сделав это несколько раз, успешно / безуспешно потеряв мой дисплей, приходя сюда - обретая понимание - некоторые cuda libs не находятся в пути, отсутствуют, не установлены - разумный способ - просто установить драйверы linux для вашей карты nvidia https: // medium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437dec и работайте над образами док-станции nvidia-cuda - база или разработка.
Делайте сопоставление томов из вашей папки кода в контейнер - устанавливайте то, что вы хотите - То же самое с работой с keras или тензорным потоком или просто чистым opencv
запуск докера --net = хост --runtime = nvidia -it -v ~ / кодирование: / кодирование nvidia / cuda: / bin / bash
Примечание TF также поставляется с докером