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Ubuntu系统下，GTX1060显卡深度学习CUDNN安装全攻略

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深度学习在人工智能领域扮演着至关重要的角色，而CUDA和cuDNN则是深度学习加速的关键。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下，针对NVIDIA GTX1060显卡安装CUDA和cuDNN，以便于进行深度学习。

一、准备工作

在开始安装之前，请确保以下准备工作已完成：

  1. 系统环境：Ubuntu 16.04/18.04/20.04。
  2. 显卡驱动：确保NVIDIA驱动程序已正确安装，并且与GTX1060显卡兼容。
  3. CUDA Toolkit：CUDA Toolkit是NVIDIA提供的一套开发工具，用于支持CUDA应用程序的开发。

二、安装CUDA Toolkit

1. 下载CUDA Toolkit

首先，从NVIDIA官网下载CUDA Toolkit的安装包。请根据您的Ubuntu版本选择合适的安装包。

2. 安装CUDA Toolkit

将下载的安装包移动到/usr/local/目录下，并解压：

sudo mv cuda_11.0.3_451.32.00_linux.run /usr/local/
sudo chmod +x /usr/local/cuda_11.0.3_451.32.00_linux.run
sudo ./cuda_11.0.3_451.32.00_linux.run

在安装过程中，请按照以下步骤操作：

  • 选择“Install NVIDIA Driver”并按提示完成安装。
  • 接下来，选择“Accept NVIDIA Software License Agreement”。
  • 选择“No”以不安装任何额外的NVIDIA驱动程序。
  • 选择“No”以不安装任何额外的NVIDIA驱动程序。
  • 选择“Yes”以安装CUDA Toolkit。
  • 选择“Yes”以将CUDA Toolkit添加到环境变量中。
  • 选择“Yes”以将CUDA Toolkit添加到环境变量中。

安装完成后，重启计算机。

3. 验证CUDA Toolkit安装

在终端中运行以下命令，验证CUDA Toolkit是否安装成功：

nvcc --version

如果输出类似以下信息，则表示CUDA Toolkit已成功安装：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_21_20:10:34_PDT_2020
Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.3

三、安装cuDNN

1. 下载cuDNN

从NVIDIA官网下载cuDNN的安装包。请根据您的CUDA Toolkit版本和操作系统选择合适的安装包。

2. 安装cuDNN

将下载的安装包移动到/usr/local/目录下，并解压：

sudo mv cudnn-8.0.4-linux-x64-v7.6.5.32.tgz /usr/local/
sudo tar -xzvf cudnn-8.0.4-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

解压完成后，将以下目录下的文件复制到相应的CUDA Toolkit目录下：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3. 验证cuDNN安装

在终端中运行以下命令，验证cuDNN是否安装成功：

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如果输出类似以下信息，则表示cuDNN已成功安装：

#define CUDNN_MAJOR 8
#define CUDNN_MINOR 0
#define CUDNN_PATCHLEVEL 4

四、总结

通过以上步骤，您已成功在Ubuntu系统下为GTX1060显卡安装了CUDA Toolkit和cuDNN。现在，您可以使用这些工具进行深度学习了。祝您学习愉快！

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