Für TensorFlow möchte ich CUDA installieren. Wie mache ich das auf Ubuntu 16.04?

Installieren Sie CUDA für Ubuntu

Es gibt eine Linux-Installationsanleitung . Grundsätzlich sind es jedoch nur diese Schritte:

1. Download CUDA : Ich habe die 15.04 Version und "runfile (local)" verwendet. Das sind 1,1 GB.
2. Überprüfen Sie die md5 Summe: md5sum cuda_7.5.18_linux.run. Fahren Sie nur fort, wenn es korrekt ist.
3. Entfernen Sie alle anderen Installationen ( sudo apt-get purge nvidia-cuda*- wenn Sie auch die Treiber installieren möchten, dann sudo apt-get purge nvidia-*.)
   1. Wenn Sie die Bildschirmtreiber ^(*) installieren möchten , melden Sie sich von Ihrer GUI ab. Gehe zu einer Terminalsitzung ( ctrl+ alt+ F2)
   2. Stoppen Sie lightdm: sudo service lightdm stop
   3. Erstellen Sie eine Datei /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confmit folgendem Inhalt: blacklist nouveau options nouveau modeset=0
   4. Dann mach: sudo update-initramfs -u
4. sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override. Stellen Sie sicher, dass Sie yfür den symbolischen Link sagen .
   1. Starte lightdm erneut: sudo service lightdm start
5. Befolgen Sie die Anweisungen in der Befehlszeile

Siehe auch: NVIDIA CUDA mit Ubuntu 16.04 Beta auf einem Laptop (wenn Sie einfach nicht warten können)

Hinweise : Ja, es besteht die Möglichkeit, es über zu installieren apt-get install cuda. Ich empfehle dringend, es nicht zu verwenden, da es die Pfade ändert und die Installation anderer Tools erschwert.

Das könnte Sie auch interessieren Wie kann ich CuDNN unter Ubuntu 16.04 installieren? .

*: Installieren Sie die Bildschirmtreiber nicht mit diesem Skript. Sie sind alt. Laden Sie die neuesten von http://www.nvidia.com/Download/index.aspx herunter

Überprüfen Sie die CUDA-Installation

Der folgende Befehl zeigt die aktuelle CUDA-Version (letzte Zeile):

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44

Der folgende Befehl zeigt Ihre Treiberversion und wie viel GPU-Speicher Sie haben:

$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57                 Driver Version: 367.57                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 940MX       Off  | 0000:02:00.0     Off |                  N/A |
| N/A   75C    P0    N/A /  N/A |   1981MiB /  2002MiB |     98%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1156    G   /usr/lib/xorg/Xorg                             246MiB |
|    0      3198    G   ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni   222MiB |
|    0      6645    C   python                                        1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Siehe auch: Überprüfen der CuDNN-Installation

Hilfe! Der neue Treiber funktioniert nicht!

Keine Panik. Auch wenn Sie auf Ihrem Computer nichts sehen können, sollten Sie mit den folgenden Schritten wieder in den vorherigen Status zurückkehren:

1. Drücken Sie shiftwährend des Startvorgangs
2. Gehen Sie in eine Wurzelschale
3. Schreibbar machen durch mount -o remount,rw /( -ist ?und /ist -im amerikanischen Layout)
4. sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
5. sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings

Grafiktreiber

Die Installation der Grafiktreiber ist etwas schwierig. Dies muss ohne Grafikunterstützung erfolgen.

1. Melden Sie sich von Ihrer aktuellen X-Sitzung ab.
2. Ctrl+ Alt+ F4(Sie können mit Ctrl+ Alt+ zurückschalten F7)
3. Sie sollten vorher alle anderen Treiber entfernen.
   1. Suchen Sie sie über dpkg -l | grep -i nvidia
   2. Entfernen Sie sie über sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
4. Stoppen Sie lightdm über sudo service lightdm stop
5. Möglicherweise benötigen Sie auf rebootIhrem PC / Ihrer Blacklist den Nouveau-Treiber ( deutsches Tutorial )

Ich habe viele Male versucht, über die .run-Datei zu installieren, aber es ist immer ein Fehler aufgetreten, und ich bin entweder auf eine Anmeldeschleife gestoßen oder habe die Anzeige vollständig verloren. Daher würde ich empfehlen, die .deb-Datei zu verwenden und nicht mit dem Display-Manager zu fummeln.

Das NVIDIA CUDA-Installationshandbuch für Linux ist ein hervorragender Link, der alle Details auflistet. Stellen Sie sicher, dass Sie die einzelnen Schritte genau befolgen.

So installieren Sie den Nvidia-Treiber:

1. Suchen Sie in Ubuntu im Menü "Search your Computer" links oben in der Ecke nach "Additional Drivers" (Möglicherweise führen Sie auch System Settings-> Software and Updates-> Additional Drivers aus.)

2. Wählen Sie im angezeigten Menü einen der Nvidia-Treiber aus und klicken Sie auf "Apply Changes" (Änderungen übernehmen). (Dieser Schritt verwendet das Internet. Wenn der Vorgang weiterhin fehlschlägt, blockiert Ihr Proxyserver möglicherweise den Download.)

3. Starten Sie Ihr System neu.

4. Öffnen Sie ein Terminalfenster und geben Sie nvidia-smi ein. Wenn Ihr Treiber korrekt installiert wurde, sollte Folgendes angezeigt werden:

+ ------------------------------------------------- ----- +                       
| NVIDIA-SMI 3.295.41 Treiberversion: 295.41 |                       
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Nb. Name | Bus Id Disp. | Flüchtiger ECC SB / DB |
| Lüftertemperatur Stromverbrauch / Kappe | Speichernutzung | GPU Util. Berechne M. |
| =============================================== ===== + ===================== |
| 0. Tesla C2050 | 0000: 05: 00.0 Ein | 0 0 |
| 30% 62 C P0 N / A / N / A | 3% 70 MB / 2687 MB | 44% Standard |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- |
| Rechenvorgänge: GPU-Speicher |
| GPU PID Prozessname Verwendung |
| =============================================== =========================== |
| 0. 7336 ./align 61MB |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +

Sie können CUDA jetzt ganz einfach über den vorherigen Link installieren. In Kürze:

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

Laden Sie ein Toolkit von hier und installieren Sie die .debDatei (ersetzen Namen entsprechend)

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

dann renne:

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

Ich habe auch verschiedene Ansätze ausprobiert, um Cuda 8.0 in Ubuntu 16.04 zu installieren. Schließlich sind dies die Schritte, die den Trick machen. Ich habe dieses Tutorial befolgt und die korrigierten Schritte wie folgt aktualisiert.

1. Aktualisieren Sie das System

   apt-get update && apt-get upgrade 
   

2. Laden Sie VirtualGL herunter und installieren Sie es. Installieren

   dpkg -i virtualgl*.deb
   

3. Laden Sie CUDA 8.0 herunter 　und installieren Sie es. Ich schlage vor, dies über das Internet zu tun. Wie so,

   　

4. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten.

   apt-get install linux-headers-$(uname -r)
   apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
   

5. Aktualisieren Sie das System PATH in .bashrc, das sich im Ausgangsverzeichnis befindet. Bitte beachten Sie, wenn Sie das Ding an einem anderen Ort installieren, aktualisieren Sie den Pfad entsprechend.

   export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
   

6. Installieren Sie Hummel-Nvidia und Primus.

   apt-get install bumblebee-nvidia primus
   

7. Bearbeiten Sie die Hummelkonfigurationsdatei, damit Hummel weiß, dass wir den NVIDIA-Treiber verwenden. Bitte aktualisieren Sie den Pfad entsprechend Ihrem System. Hier ist eine Referenzansicht, die helfen wird.

   sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf 
   

   Hinzufügen:

   [bumblebeed]
   ServerGroup=bumblebee
   TurnCardOffAtExit=false
   NoEcoModeOverride=false
   Driver=nvidia
   XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
   Bridge=auto
   PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
   AllowFallbackToIGC=false
   Driver=nvidia
   [driver-nvidia]
   KernelDriver=nvidia
   PMMethod=auto
   LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
   XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
   XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
   Driver=nouveau
   [driver-nouveau]
   KernelDriver=nouveau
   PMMethod=auto
   XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
   

8. Führen Sie Folgendes aus und notieren Sie die PCI-Adresse Ihrer Grafikkarte.

   $ lspci | egrep 'VGA|3D'
   00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
   01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
   

9. Bearbeiten Sie die Datei xorg.conf.nvidia so, dass sie die PCI-Adresse (01: 00.0 für mich) Ihrer Grafikkarte kennt. Aktualisieren Sie die PIC-Adresse wie unten unter "ServerLayout" beschrieben.

   sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
   

   Hinzufügen:

   Section "ServerLayout"
       Identifier  "Layout0"
       Option      "AutoAddDevices" "false"
       Option      "AutoAddGPU" "false"
       BusID "PCI:01:00.0"
   

10. Starten Sie das System neu und haben Sie Spaß beim Ausführen einiger Beispielcodes.

    sudo shutdown -r now
    

Die Schritte, die für mich gearbeitet haben:

1. sudo apt-get installiere nvidia-cuda-toolkit ODER 1 '. die Montageanleitung hier

2. Sie müssen unter Software & Updates / Zusätzliche Treiber den nvidia-Treiber auswählen (375, in meinem Kontext).

3. Folgen Sie beim Neustart dem blauen Bildschirm und deaktivieren Sie erst dann den sicheren Start, indem Sie Ihr Kennwort eingeben, das während der Installation des nvidia-Treibers festgelegt wurde. (Alle sicheren Starts, die über das BIOS deaktiviert wurden, funktionierten bei mir nicht.)

Jetzt ist die Ausgabe des Installationstests erfolgreich.

Ich habe vor einiger Zeit einen Blog-Beitrag dazu geschrieben - Installation des Nvidia CUDA-Toolkits - Ubuntu 16.04 LTS - Notizen /

Meine Umgebung: Dual Boot Windows 10 und Ubuntu 16.04 LTS.

Kopieren und Einfügen hier einige wichtige Erkenntnisse. Detaillierte Anweisungen finden Sie im Blog-Beitrag (nur um Doppelungen zu vermeiden).

Hauptausbildung:

• Deaktivieren Sie die Einstellung "Sicherer Start bei UEFI-Firmware" (im BIOS-Modus ausführen / vom erweiterten Windows-Start aus neu starten). (Ich habe jahrelang gehofft, dass ich es mit aktiviertem Secure Boot zum Laufen bringen kann. Kein Glück, dass Secure Boot den Nvidia-Treiber von der Installation unter Ubuntu abgehalten hat. Das Deaktivieren von Secure Boot ist die einzige funktionierende Lösung für mich - wenn Sie dies können Nvidia-Treiber installieren lassen, ohne Secure Boot deaktivieren zu müssen
• Befolgen Sie das Linux CUDA-Installationshandbuch .
• (Stellungnahme ...) Verwenden Sie zur Vereinfachung die Linux .deb (Paketmanager) -Installation. Laden Sie die .deb-Datei in einem Browser herunter. Installation über die Terminalbefehlszeile.
• (Stellungnahme ...) Verwenden Sie keine Runfile-Installation (zu kompliziert).

 Detailanleitung:

Bitte beziehen Sie sich auf die Installation des Nvidia CUDA-Toolkits - ubuntu 16.04 LTS - notes /

Nachdem ich einige Beiträge gelesen hatte, konnte ich es zum Laufen bringen: Ich hatte bereits eine ATI-Karte im Computer, was sich als sehr nützlich herausstellte. Ich habe GTX 1070 neben ATI installiert und Kubuntu 16.04 installiert. Ursprünglich hatte nur das an die ATI-Karte angeschlossene Display ein Image, mit dem ich den von der Website des Herstellers heruntergeladenen Treiber NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run installieren konnte. Um CUDA zu installieren, habe ich die Datei cuda_7.5.18_linux.run heruntergeladen. Ich habe das cuda-Toolkit mit zwei Schaltern installiert:

cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit

Die cuda-Beispiele können auch aus der .run-Datei installiert werden. Ein Problem war, dass cuda gcc5 nicht mag. Also habe ich das getan sudo apt-get install gcc-4.8und dann den Standard-GCC in diese Version geändert:

cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++

Ich habe gcc durch gcc5 ersetzt, nachdem cuda installiert wurde. Das Kompilieren der cuda-Samples muss ebenfalls mit gcc4.8 durchgeführt werden, gcc4.9 könnte funktionieren, aber ich habe es nicht ausprobiert.

Eine allgemein bevorzugte Methode ist die Installation von SW über Deb-Dateien, sofern verfügbar, da diese eine robustere Möglichkeit zum Behandeln von Abhängigkeiten und eine zuverlässigere Methode zum Entfernen von SW bieten. Auf diese Weise war der CUDA 8.0-Release-Kandidat für 16.04 (in der Entwicklungszone) verfügbar, und jetzt ist der CUDA 8.0 für Ubuntu 16.04 über deb files (local) und (network) verfügbar: https://developer.nvidia.com/cuda -Downloads

Nur zur Erinnerung, Ubuntu 16.04 installiert cuda möglicherweise nicht am angegebenen Speicherort /usr/local/cuda-8.0.61. Daher export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}kann es sein, dass es nicht funktioniert.

Als ich versuchte, "cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb" unter Ubuntu 16.04 zu installieren, befolgte ich einfach die Anweisungen hier http://docs.nvidia.com/cuda/cuda -installationsanleitung-linux / index.html # post-installation-actions . Ich konnte jedoch cuda-install-samples-8.0.61.sh \ home oder nvcc -V nicht kompilieren

Es stellte sich heraus, dass Ubuntu cuda /usr/local/cuda-8.0anstelle des vermuteten Speicherorts installiert hatte /usr/local/cuda-8.0.61. Daher änderte ich export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}in export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}und ich cuda erfolgreich installiert.

Die akzeptierte Antwort hat in meinem Fall nicht funktioniert. Ich habe CUDA 8.0 mit folgenden Spezifikationen auf meinem Labtop installiert:

• Grafikkarte: GeForce GTX 950M (cc 5.0)
• CPU: Intel Core i7-6700HQ (mit Intel HD Graphics 530)

In der folgenden Anleitung wird zuerst der NVIDIA-Treiber und dann CUDA 8.0 installiert.

Installation von CUDA 8.0 auf einer Neuinstallation von Ubuntu 16.04

1. Starten Sie [Software & Updates]. Wählen Sie die Registerkarte [Zusätzliche Treiber].

2. Suchen Sie in der Liste Ihre Grafikkarte. Wählen Sie unter den Treibern, die für die Karte verwendet werden können, den proprietären Treiber von NVIDIA. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche [Apply Changes]. In meinem Fall gab es unter dem Grafikkartennamen "NVIDIA Corporation: GM107M [Geforce GTX 950M]" zwei Auswahlmöglichkeiten:

   • Verwenden des binären NVIDIA-Treibers - Version 375.66 von nvidia-375 (proprietär, getestet)
   • X.Org X-Server verwenden - Nouveau-Anzeigetreiber von xserver-xorg-video-nouveau (Open Source)

3. Standardmäßig installierte Videotreiber löschen mit $ sudo apt remove xserver-xorg-video*.

4. Starten Sie neu.
5. Laden Sie das CUDA 8.0 Toolkit hier herunter . Wählen Sie unter den Installer-Typen "runfile (local)". Diese Downloads cuda_8.0.61_375.26_linux.run.
6. Starten Sie das Installationsprogramm mit $ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run.
   • [Optional] Wenn Ihre aktuell installierte NVIDIA-Treiberversion höher ist als die im heruntergeladenen Installationsprogramm enthaltene Treiberversion, können Sie den Treiber während der Installation von CUDA nicht installieren. In meinem Fall habe ich mich entschieden, nicht zu installieren , da ich bereits eine Treiberversion besitze 375.66, die höher ist als 375.26die im Installationsprogramm enthaltene.
7. Konfigurieren Sie nach der Installation Ihren Binär- und Bibliothekspfad (Sie können den Anweisungen des Installers folgen). Wenn Sie sich für die Konfiguration entscheiden ld.so.confund der folgende Fehler auftritt: Folgen Sie libEGL.so.1 is not a symbolic linkden Anweisungen dieses Links .

Dies ist eine looooong Antwort , wie ich meinen Laptop mehrmals wurde Schrauben beim Schreiben. Aber ich eher , es zu halten lange , da es vielleicht nützlich für andere Menschen auch;) Der beste Teil meiner Antwort beginnt Edited-Aktualisiert

Sooooo, ich lese alle Antworten hier und an anderen Orten, ich weiß nicht warum, aber jeder von ihnen verursacht mir ein Problem :(

Nach 4 Tagen funktionierte die Neuinstallation von Linux hier genau so wie bei mir.

Bevor ich zum Hauptverfahren gehe, möchte ich eine alternative Methode erwähnen.

alternative Methode, wenn Sie einen Laptop verwenden:

So können Sie zwischen Ihrem nvidia und Ihrem Intel GPU auf Ihrem Laptop mit wechseln

sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia

Mit anderen Worten, Sie können zu Intel wechseln und NVIDIA installieren, und der Switch zurück zu Intel für die normale Verwendung und wann immer Sie Deep Learning verwenden möchten, können Sie zu NVIDIA wechseln.

Sowieso,

Lassen Sie mich über die Hauptmethode sprechen, die endlich für mich funktioniert (Infos hier werden hauptsächlich von Link gepackt ):

Löschen und Löschen aller vorhandenen NVIDIA- / CUDA-Inhalte:

sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

Dann aktualisieren wir einfach alles:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot

Jetzt besteht die Möglichkeit, dass Sie sich nicht einloggen können und in der Schleife hängen bleiben ...

Keine Sorge, ich habe das mehr als 50 Mal erlebt ...

Drücken Sie, geben Sie ctr+alt+F2 Ihren Benutzernamen und Ihr Passwort ein

Geben Sie nun Folgendes ein:

sudo service lightdm stop

Optional müssen einige Leute auch Folgendes eingeben, ehrlich gesagt, was die Verwendung davon ist: sudo init 3

sudo nano  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

hinzufügen

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

dorthin und speichern und beenden.

Dann tippe:

sudo update-initramfs -u

Gehen Sie zu der Datei, in der sich die Datei cuda .run befindet und geben Sie Folgendes ein:

sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot

Wenn Sie Glück haben, sollten Sie sich jetzt anmelden können. Wie Sie vielleicht erraten haben, war ich kein Glückspilz und konnte mich immer noch nicht einloggen. Also musste ich ctr+Alt+F2erneut drücken und Folgendes tun:

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

Jetzt konnte ich mich endlich einloggen.

Jetzt ist es an der Zeit, die Pfade festzulegen und die Installationen zu überprüfen.

Art:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64                         ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

nvidia-smi
nvcc -V

es sollte dir zeigen, dass du cuda 8 hast.

Auch nur für den Fall, dass Sie dies auch tun können:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64


gedit ~/.bashrc

füge diese am Ende hinzu:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH

Speichern und beenden Sie gedit. Art:

sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64

Eine Frage an die Leute, die mehr wissen als ich:

Es klingt alles nach Funktionieren, aber wenn ich mein System für einige Sekunden herunterfahre / neu starte, wird dies angezeigt

Also alles klingt nach Arbeit , aber wenn ich shutdown / mein System für einige Sekunden einen Neustart durchzuführen zeigt „Fehler beim Laden der Kernel - Module starten“ tryied ich diesen Beitrag , aber es ist nicht zu helfen, lassen Sie es mich wissen , wenn Sie wissen , wie es zu beheben.

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Bearbeitet-Aktualisiert

Weißt du was, ich habe wieder geschraubt.

Aber diesmal kam ich mit einer viel einfacheren Lösung. Und hier ist der Hauptpunkt: Manchmal müssen wir NEIN sagen

Hier ist, was für mich wirklich gut funktioniert. Nachdem Sie alles gelöscht und entfernt und sudo neu gestartet haben, gehen Sie wie folgt vor:

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

Drücken Sie, geben Sie ctr+alt+F2 Ihren Benutzernamen und Ihr Passwort ein

Geben Sie nun Folgendes ein:

sudo service lightdm stop

sudo sh cuda_8.0_linux.run  

WICHTIG: Während der Installation werden Sie in der ersten Frage aufgefordert, den Treiber erneut zu installieren. SAGEN SIE NEIN zu dieser Mutter-Frage .

sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7` 

Loggen Sie sich in Ihren PC ein

Hat es funktioniert? Herzlich Willkommen :)

Ich habe anfangs versucht, das zu tun sudo lightdm stop, aber es führte zu einer Login-Schleife. Also habe ich eine neue Methode gefunden:

1. Kopieren Sie die Datei cuda_9.0.176_384.81_linux.run(in meinem Fall war es Runfile) in ein beliebiges Verzeichnis /home/<your_username>wie Downloads oder Dokumente oder irgendwo.

2. Danach starten Sie Ihren Computer neu und wenn das Ubuntu-Boot-Menü erscheint, gehen Sie zu 'Erweiterte Optionen → Wiederherstellungsmodus' (wenn es nicht erscheint, halten Sie die shiftTaste während des Bootens gedrückt).

3. Wählen Sie "In Root-Shell ablegen" und drücken Sie die EINGABETASTE, um fortzufahren, wenn Sie aufgefordert werden, die Eingabetaste oder Strg-D zu drücken.

   Bearbeiten : Ausführen mount -o rw,remount /, um Lese- und Schreibrechte zu erhalten.

4. Gehen Sie in das Verzeichnis, in das Sie die cuda-Installationsdatei kopiert haben.

5. Führen Sie den Befehl auf der Grundlage des Dateityps aus. Sie finden ihn unter https://developer.nvidia.com/cuda-downloads, nachdem Sie wie zuvor Ihr gewünschtes Ziel ausgewählt haben. In meinem Fall war es dassudo sh cuda_*.run

6. Dies ist wichtiger Schritt und gehen Sie langsam und vorsichtig , wenn der langen Informationen / Vertrag endet akzeptiert es.

7. Dann werden Sie nach der Installation des NVIDIA-Treibers gefragt. Drücken Sie Ja ( Y ).

8. Dann wird es wahrscheinlich fragen OpenGL - Bibliotheken Installation , es überspringt , weil es die normale Treiberinstallation außer Kraft setzen kann und Probleme verursacht , in meinem Fall hat es geschaffen . Also Nein ( n ) drücken .

9. Dann fahren Sie mit allen Installationen fort und es wird automatisch abgeschlossen und zeigt endlich das Logfile an/tmp .

10. Nun das System neu starten , indem Sie den Befehl reboot im Recovery - Modus Shell eingeben.

11. Nach dem Start Ihres Systems werden die CUDA-Beispieldateien möglicherweise nicht angezeigt, da Sie diese beiden obligatorischen Schritte nach der Installation ausführen müssen:

    [A] Füge den richtigen Pfad für cuda hinzu.

    [B] Fügen Sie den korrekten Pfad für LD_LIBRARY_PATH hinzu

    Fügen Sie den Pfad zur Datei ~ / .bashrc hinzu und führen Sie den Befehl aus source ~/.bashrc, um den Pfad dauerhaft zu speichern , damit er nach dem Neustart nicht verschwindet. Bestätigen Sie dies, indem Sie das aktuelle Terminal schließen und den zweiten Befehl in Schritt 12 erneut in einem anderen Terminal ausführen.

    Siehe Weiter mit 7. Aktionen nach der Installation

12. Um zu überprüfen, ob CUDA richtig installiert ist oder nicht, führen Sie beide unten genannten Befehle aus und prüfen Sie, ob nvcc -Veine Ausgabe erfolgt oder nicht

    cat /proc/driver/nvidia/version
    
    nvcc -V
    

13. Gehen Sie zu ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQueryund führen Sie diese aus:

    make
    
    ./deviceQuery
    

    Wenn Sie die Ausgabe mit diesem Bild abgleichen , ist sie möglicherweise anders, das Ausgabeformat sollte jedoch übereinstimmen.

14. Herzlichen Glückwunsch, Sie haben CUDA Toolkit erfolgreich installiert . Gehen Sie danach hier und versuchen Sie einige Beispiele. Gehen Sie zu 7.2 Empfohlene Aktionen .

COURTESY - CUDA TOOLKIT DOKUMENTE

PS - Jede Art von Kritik ist willkommen, entschuldigt sich im Voraus für etwaige Fehler, dies ist meine erste Antwort auf askubuntu.com.

DANKE FÜR DAS LESEN :)

Das hat bei mir funktioniert

sudo rm /tmp/.X*-lock
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo reboot
sudo service lightdm stop

Drücken Sie Alt+f1

sudo rmmod nvidia
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 
sudo service lightdm start

und neu starten

Nachdem ich dies mehrmals getan habe, mein Display erfolgreich / erfolglos verloren habe, hierhergekommen bin - um Erkenntnisse zu gewinnen - einige cuda-Bibliotheken nicht im Pfad, nicht installiert oder nicht installiert - ist der vernünftige Weg, einfach die Linux-Treiber für Ihre NVIDIA-Karte zu installieren https: // medium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437dec und arbeite an nvidia-cuda docker images - base oder devel.

Führen Sie eine Volumenzuordnung von Ihrem Code-Ordner zu dem Container durch - installieren Sie, was Sie wollen - das Gleiche gilt für die Arbeit mit Keras oder Tensorflow oder nur für reines OpenCV

docker run --net = host --runtime = nvidia -it -v ~ / coding: / coding nvidia / cuda: / bin / bash

Hinweis TF wird auch mit dem Docker geliefert