深度学习环境配置:手把手教你安装 GPU 驱动 + CUDA9.0 + cuDNN7
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发布时间：2天前
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时间：2天前
如果你的电脑运行的是 Ubuntu 16.04 并且拥有一块 NVIDIA GeForce 显卡，那么不妨尝试一下在你的设备上部署深度学习环境，充分利用硬件性能提升模型训练效率。本文将手把手教你如何在系统上安装 NVIDIA 的 GPU 驱动、CUDA 9.0 和 cuDNN 7，助你开启深度学习之旅。
安装 GPU 驱动是配置深度学习环境的第一步。首先，访问 NVIDIA 的官方网站，选择“Linux -bit”系统，手动搜索适用于你的 GPU 显卡型号的驱动程序。搜索结果中，找到适用于你的系统的驱动版本并下载，如我选择了版本 418.43，下载文件名为 NVIDIA-Linux-x86_-418.43.run。
为了确保安装过程顺利，应先在终端中卸载系统自带的 NVIDIA 显卡驱动。然后，打开终端并按照指定路径创建黑名单文件，以确保不会覆盖已安装的驱动。最后，执行相关命令，进入 .run 文件的下载路径，并使用 chmod 命令赋予文件执行权限。执行安装脚本后，输入命令验证驱动是否成功安装，如无异常输出，则表示驱动已成功安装。
接下来，需要安装 CUDA 9.0。访问 CUDA 的官方网站，下载适用于 Ubuntu 16.04 的 CUDA 9.0 版本，并按照下载的提示安装。安装过程中，注意不要选择安装图形驱动选项，以防覆盖已安装的驱动。安装完成后，通过编辑 .bashrc 文件添加环境变量，最后验证 CUDA 版本是否为 9.0，确保环境配置无误。
在完成上述步骤后，需要安装 cuDNN 7。前往 cuDNN 的官方网站下载适用于 CUDA 9.0 的版本，并根据指示解压文件。将相关文件复制到指定目录下，并创建软连接至本地 CUDA 路径。最后，验证 cuDNN 版本是否正确安装，确认环境配置完毕。
至此，GPU 显卡驱动、CUDA 9.0 和 cuDNN 7 的安装配置工作已经完成。这一过程虽然需要一些步骤和注意点，但遵循本文指导，可以顺利地为你的深度学习项目搭建起高效运行环境。祝你深度学习之旅顺利！
