序言：

过去安装系统，总是从互联网看看别人如何装，照猫画虎就稀里糊涂地装上了。但是并不知道版本之间的关系，以至于下次安装依然临时拍脑决定，这样安装的坏处是，以后运行时可能遇到莫名的错误。如今安装服务器，发现再不可随意安装了事，需要步步有依据，规范安装，因此记录全过程，作为以后安装的范本。

buntu安装NVIDIA显卡驱动

第一章  安装Linux环境

在百度搜索“清华镜像源”找到国内开源镜像。下载ubuntu18.04的server版，然后制作启动盘。

• 安装服务器，其中更新升级路径提示处，选择阿里云镜像：http://mirrors.aliyun.com/ubuntu
• 继续安装，到服务选择表格处，什么也不选。

安装成功，键入：

sudo uname --m

查看是否64位：i686是32位；x86-64是64位。

第二章 Linux环境检测

这次安装的是深度学习训练服务器，因为要跑的项目是安装tensorflow1的项目，因而需要CUDA，cuDNN这些版本互相匹配，如果匹配不成功，会相当麻烦。查表 tensorflow和cuda的配合表，显示如下内容：    

因此，确定的版本信息是： 

• tensorflow_gpu-1.15.0（如采用编译安装，因为tensorflow_gpu-1.14.0的GCC编译器是4.8，而ubuntu18.04的默认的是7.3，因此不选tensorflow_gpu-1.14.0。如果是不编译安装（不用GCC编译器），两个版本均可）
• cuda10.0
• cuDNN7.4

安装之前，首先要安装ubuntu18.0.4.在Ubuntu操作系统下，

键入命令：  lspci                       也可以是：            lspci  | grep  -i nvidia

该命令将所有主板pci插件全部信息显露出来。其中必然包括类似信息：     GeForce GTX 1080 Ti

其意义是：知道如下信息，便于下载驱动。

产品类型：GeForce

产品系列：GeForce 10 series  【此处10就是指1080的10】

产品：   GeForce GTX 1080 Ti

操作系统：Linux64-bitg

但是，该网卡是否与操作系统配套，需要检查：

键入命令：ubuntu-drivers devices

该命令直接告诉你，当前的Ubuntu和当前显卡的组合下，需要什么样的显卡驱动，推荐哪一种。在Ubuntu18.04下，可以安装【418，450，460】，推荐的是460驱动程序。若是在Ubuntu18.04下，查到版本号要低，这是nouveau版本的制约。参考图：

再次查表CUDA和驱动对照表，看驱动程序与CUDA是否配套。g

该表中指出，cuda10.0需要410以上的驱动程序支持，因此这个条件自然是满足的。 

第三章 显卡驱动程序获取

下载显卡驱动程序，进入网址：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ 。将第一章获得的产品信息填入表格（如下图）

将第一章所得信息输入，按键”提交“结果如下：

上述红线画住的全是版本号，下载任意一个都可以安装在当前操作系统中。不过，我们这里尚不能随意选择，因为还有tensorflow版本的制约，应该先停下，去查询tensorflow的版本，再回来下载正确的驱动程序版本。

驱动程序查看表：官方网站

Nvidia显卡驱动和CUDA的对照表：官方网站

第四章 显卡驱动程序的选择

4.1 关于nouveau的概念g

是一个旨在为nvidia的GPU建立高质量的，免费自由的开源驱动项目，nouveau"[nuvo]"与new谐音， 是Linux KMS驱动的一部份，最新的版本在Linux内核中支持nvidia的帕斯卡构架

nouveau是一个自由开放源代码CPU驱动程序，是为AMD的CPU所编写，也可用于属于系统芯片的高通系列，此驱动程序是由一群独立的软件工程师所编写，Nvidia的员工也提供了些微的帮助，微软也提供了很大的帮助，谷歌也不甘示弱地提供了尽可能多的帮助。

要说nvidia的驱动程序，是分为两段的，见下图

也就是说，linux内核有nouveau才能支持Nvidia，没有就不能支持。

4.2 安装Nvidia的显卡驱动

安装指令推荐：

sudo ubuntu-drivers autoinstall

这里仅仅一条指令就干脆利索地安装好了，推荐的原因是：许多依赖的模块（如gcc）能够全部一次安装完成。（第二章中下载的驱动程序也不需要了！）

不要忘了：

sudo reboot

第五章 桌面和中文输入

也许本章有些多余，但是为了操作方便，也需要安装，这里一并写出。

5.1安装桌面

安装桌面方法很多，这里推荐较为简单，且不易出错的方法

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade -y

sudo apt-get install tasksel -y

sudo tasksel

出现一个表格，用上下键移动，用空格选中 ubuntu desktop 项目，用tab键选中“OK”键后，装入桌面。

5.2 安装汉字输入

sudo apt-get install ibus-pinyin

sudo ibus-setup

然后，打开面板的“system setting”，选中汉字拼音就可以了。参考帖子.

第六章 安装CUDA和cuDNN

6.1 选择版本

cuda的版本，受限于tensorflow，见第二章。因此这里选择的cuda是10.0版本，对应的cuDNN是7.4.

cuda下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

g

在以上版本中点击，进入下面下载页面

、

下载CUDA，如果有补丁，也下载下来。

通过XXXXXXX下载cuDNN7.4

cuda和cuDNN的对照表：官方地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer

cuda历史版本：官方地址

6.2 安装CUDA和cuDNN

1)cuda是啥？g

CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。

2）cuDNN是啥？

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。

3）安 装cuda指令

sudo sh cuda_***_linux.run       (你下载的runfile安装包名字）

4）安装cuDNN

CuDNN与Cuda存在对应关系，表格地址为：cuDNN Archive | NVIDIA Developer，从中找到相应的CuDNN，并注册账号才能下载。

严格来说，cuDNN不是叫安装，叫拷贝，只要将cuDNN解压后，将解压后目录对应内容拷贝到CUDA10

参考文章：https://www.jb51.net/article/171959.htm

ubuntu18.04 安装cuDNN：Ubuntu18.04下安装Nvidia驱动和CUDA10.1＋CUDNN7.6.5_leisp的博客-CSDN博客

第七章 安装Anaconda

7.1 版本选择

选择tf版本是tensorflow_gpu-1.15.0，所要求的python是3.3-3.7，我们选择3.6版本。查下面表格，可以确定我们需要的版本是anaconda3.5.2。

选择anaconda和python的对应表： https://repo.anaconda.com/archive/

7.2 安装anaconda

安装指令

bash  Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh         //运行安装包

一般地，anaconda将被安装到/usr/local路径下。

第八章 安装tensorflow

先查看能安装的tensorflow版本号。

conda search tensorflow 

以上可以列出全部的tensorflow版本，这里通过查表：tensorflow和cuda的配合表，不难确定用tensorflow1.14版本安装。

pip3 install  tensorflow-gpu-1.14.0 

至此，tensorflow安装成功。

第九章 安装pytorch

安装pytorch需要知道它的版本和cuda版本对应关系，网上没有整理出来的版本信息，不过，在该下载地址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 打开后，安装文件的名称能够反映出cuda版本、python版本，和pytorch对应关系，如：

和

下载后安装就可以了。

参考文档：

深度学习环境配置:Ubuntu16.04安装GTX1080Ti+CUDA9.0+cuDNN7.0完整安装教程（多链接多参考文章）

Ubuntu下安装CUDA10.0遇到的问题（一定要注意自己版本）

Ubuntu 18.04 LTS+GTX1080Ti+CUDA10.0 深度学习主机环境搭建 - 知乎 (zhihu.com)

最后

以上就是慈祥大炮为你收集整理的2021-04-17 安装Ubuntu18.0.4 的深度学习训练服务器 序言：第一章  安装Linux环境第二章 Linux环境检测第三章 显卡驱动程序获取第四章 显卡驱动程序的选择第五章 桌面和中文输入第六章 安装CUDA和cuDNN第七章 安装Anaconda第八章 安装tensorflow第九章 安装pytorch的全部内容，希望文章能够帮你解决2021-04-17 安装Ubuntu18.0.4 的深度学习训练服务器 序言：第一章  安装Linux环境第二章 Linux环境检测第三章 显卡驱动程序获取第四章 显卡驱动程序的选择第五章 桌面和中文输入第六章 安装CUDA和cuDNN第七章 安装Anaconda第八章 安装tensorflow第九章 安装pytorch所遇到的程序开发问题。

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