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Ubuntu16.04超低配版显卡GTX730配置pytorch-gpu+cuda9.0+cudnn教程
2017-12-20 10:34:56         来源:Zenghui_1220的博客  
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一、前言

今天闲来无事配置了一下超低配显卡GTX730,我想都是显卡说不定也能用cuda+cudnn呢,结果上nvidia官网一查,果不其然,有我大GTX730^_^,那我的730也能用cuda 了。

网上介绍安装cuda+cudnn+pytorch/tensorflow/caffe的博文特别多,我写的这篇不是说我的方法多好,只是想告诉大家装cuda+cudnn最好的方式是去nvidia的官网查看英文的安装教程,所以看到这你可以不用往下看了,自己查阅英文的文献来安装吧!什么?!英文看不懂?你把google翻译放哪了? 我之所以写这篇博文是启备忘录的作用

二、安装cuda9.0

按照cuda安装教程 来一步步安装

检查安装的条件

lspci | grep -i nvidia 检查GPU是否支持cuda运算 uname -m && cat /etc/*release 确保你的系统支持cuda gcc --version 确保你已安装gcc uname -r 确保你的kernel版本满足安装需求(ubuntu16.04要求最低4.4)

安装cuda:

在官网下载cuda9.0,根据自己的系统选择项应的选项,建议最后选择的安装方式是deb(network),感觉比较简单,选择完之后下面就会给出安装的指令,很简单。需要注意的是,这种安装方式不需要你手动安装驱动,它会帮你安装上的。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.1.85-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

添加环境变量

我用的shell是zsh,所以要在.zshrc中添加如下, 保存完最后记得source一下

export    LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda-9.0/extras/CUPT/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export     CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0
export     PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

用的shell是bashrc的,就在.bashrc中添加

测试cuda

输入nvidia-smi,有GPU显示的信息,成功 cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery,sudo make,`./deviceQuery,依次执行,没有报错,成功

三、安装cudnn

去cudnn官网下载对应的版本

解压下载的文件,然后按下面命令复制到cuda目录

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*

四、安装pytorch-gpu

很简单,直接去官网下载,有详细说明,pytroch官网

五、总结

我跑了一个两层的CNN,数据用的mnist,一开始跑不了,内存爆了……正当我放弃的时候,试了试把batchsize调小一点,把测试的数据集也调小,结果就成了^_^ 听别人说装cuda+tensorflow/caffe很多坑,网上的博文也很多,当自己照着官方文档安装时发现并没有很多坑。所以,一开始我就说了,尽量不要参考我的博文,我只是记下来当个备忘录的作用,以后尽量参考官方文档的好,共勉

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