Pytorch: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

Ubuntu18.04 安装 深度学习环境（nvidia驱动，cuda，pytorch）

说明: 新装ubuntu18.04

一、安装nvidia驱动

1. 安装前的准备

下载驱动

• 找到合适本机GPU的版本
• 去官网下载（官网，官网，官网）通常命名规则 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run

删除原有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*  

*禁用nouv驱动

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

编辑 /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 文件，添加以下内容：

blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off

然后保存。
关闭nouveau：
echo options nouveau modeset=0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/nouveau-kms.conf

！ 重启

验证nouveau是否成功禁用

lsmod | grep nouveau

没有信息显示，说明nouveau已被禁用

2. 安装驱动

==由于新装ubuntu系统中可能没有以下*内容，需要安装。==

*获取kernel source

sudo apt-get install linux-source
uname -r #查询下面命令的x.x.x-x 
sudo apt-get install linux-headers-x.x.x-x-generic

*安装gcc

sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc

gcc 介绍。。。(未完待续)

gcc介绍

*安装make

sudo apt-get update
sudo apt-get install ubuntu-make
sudo apt-get install make

make 介绍。。。(未完待续)

make介绍

2.1 正式安装开始

给驱动run文件赋予执行权限

sudo chmod  a+x NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run

闪亮登场

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-396.18.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files 

注:

• -no-x-check：安装驱动时关闭X服务
• -no-nouveau-check：安装驱动时禁用nouveau
• -no-opengl-files：只安装驱动文件，不安装OpenGL文件

注：如果出现循环登陆的问题，需要关闭图形界面：

sudo service lightdm stop      //这个是关闭图形界面，不执行会出错。

验证是否成功

nvidia-smi

！重启

以上只能确保在我使用的机子上安装成功！：）
另外感谢
此篇博客

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二、安装cuda

1.安装前准备

下载驱动

• 找到你需要的版本
• 去官网下载（官网，官网，官网）通常命名规则 cuda_10.2.168_418.67_linux.run

2.安装

sudo sh cuda_10.3.168_418.67_linux.run

==========================
accept
接下来会让你选择
需要安装的项目其中第一个是驱动，这个我目前没有试过在没有驱动的情况下用这个安装，我通常都是取消这个。
另外，samples 是做cuda开发的，只是用的话也可以不选。

安装之后测试

nvcc -V # 如果报错，不要担心

• 进入/usr/local/
• 查看是否有cuda与cuda-10.2等，进入可看到version.txt

添加环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾加入:

export PATH="/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH"

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

注：注意更改对应的cuda版本
最后使其生效

source ~/.bashrc

3.嘿嘿！其实如果报错的话，还有一个很简单的方法

安装 anaconda 之后在 激活环境之后 通过conda安装pyorch时，我发现cuda 也会安装好在/usr/local/。 所以，通过安装cuda也是可行的

conda  install cudatoolkit=10.1

嫌慢的话换源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes #设置搜索时显示通道地址

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pyroch安装

直接通过官网找到对应的版本安装方式即可

例

pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

嫌慢的话换源

pip install torch torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install "torchvision=0.5" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

新手村，成长记录！

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