CUDA10.0 のインストールと Ubuntu での問題

CUDA10.0 のインストールと Ubuntu での問題

Tensorflow バージョンと Cuda および CUDNN の対応:

https://tensorflow.google.cn/install/source

インストール時には、CUDA に必要な Linux のドライバー バージョンを必ず確認してください。リンクは次のとおりです。

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

追加ドライバーには、このマシンで使用されるグラフィック カード ドライバーが含まれます。

「インストールが不完全です!」というメッセージが表示されます。心配する必要はありません。CUDA ドライバーはインストールされていませんが、グラフィック ドライバーは以前に選択されています。午後に示すように、CUDA をアンインストールするコマンドも記載されています。

ユーザーの bashrc ファイルに 3 つのパスを追加します。

sudo gedit ~/.bashrc 

必ず以下を追加してください: source ~/.bashrc

CUDAが正常にインストールされているかどうかをテストします。ターミナルにコマンドを入力します: nvcc -V

成功すると、次のように表示されます。

しかし、インストールが成功しなかったことが判明し、グラフィックカードのドライバのバージョンが

サンプルの 1 つでプログラムを実行してテストします。

/usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery をコピーします。

sudo メイク

./デバイスクエリ

CUDA ドライバーのバージョンが CUDA アクセラレーションのバージョンに対応していません。つまり、使用しているドライバーのバージョンが、ダウンロードした CUDA10.0 に必要なバージョンと一致していません。

私がダウンロードしたファイルは cuda_10.0.130_410.48_linux.run と呼ばれ、私の Linux のグラフィック ドライバーのバージョンは 384 です。

Linux グラフィック ドライバーをランダムにアップグレードすると表示に障害が発生する可能性があるため、ここではグラフィック ドライバーのアップグレードを続行しません。この失敗体験はここで終わります。

cuda をアンインストールする方法を書き留めます。

アンインストールソフトウェアの場所: usr/local/cuda-10.0/bin

ファイル名は、uninstall_cuda_10.0.pl です。

ターミナルに次のコマンドを直接入力します。

sudo /usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda_10.0.pl

アンインストール後、残っている CUDA ディレクトリを削除します。

対応する cudnn バージョンを選択してください:
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

参考記事: https://blog.csdn.net/weixin_40702638/article/details/83304415

Ubuntu への CUDA10.0 のインストールとその問題についてはこれで終わりです。Ubuntu への CUDA10.0 のインストールの詳細については、123WORDPRESS.COM の以前の記事を検索するか、以下の関連記事を引き続き参照してください。今後とも 123WORDPRESS.COM をよろしくお願いいたします。

以下もご興味があるかもしれません:
  • VS2019 で C プログラムまたは CUDA プログラムを作成するときに発生する「プログラムを開始できません。指定されたファイルが見つかりません」という問題の詳細な解決策
  • win10+VS2017+Cuda10.0環境の詳細構成
  • さまざまな Tensorflow バージョン要件と CUDA および CUDNN バージョン間の対応の詳細な説明
  • Ubuntu での CUDA と CUDNN のインストールとアンインストールの実装
  • Ubuntu16.04にCUDA9.0をインストールするための詳細なチュートリアル
  • Ubuntu 20.04 に cuda10.1 をインストールする手順 (グラフィック チュートリアル)
  • Ubuntu 20.04 CUDA & cuDNN のインストール方法 (グラフィカル チュートリアル)
  • Manjaro インストール CUDA 実装チュートリアル分析

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