9314人阅读
深度学习（6）
环境配置（2）
这两天把实验室服务器给装成了Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.0，本来以为应该没什么问题，结果那折腾得……不说了，都是泪。具体Caffe，Tensorflow，Mxnet的安装教程已经很多了，我这儿就不说了。本文主要想说说Nvidia驱动和Ubuntu桌面冲突的问题，当时为了解决在网上找了一圈，始终没能解决我的问题，所以这儿特意写篇博客，权当做个记录，希望能给遇到同样问题的人提供一点微小的帮助。
PS：最近和NVIDIA的工程师交流了一下，更完善了一下内容。
一切关于配置的问题不声明环境都是耍流氓
系统：Ubuntu16.04 64bit
显卡：Nvidia GFoce GTX TITAN X
驱动：nvidia 375.20
软件版本：cuda8.0 + cudnn5.0
在ubutnu上配置cuda时需要安装nvidia的驱动，所以在安装了驱动后出现了进入Ubuntu循环登录的问题。
问题解释（大概）
以下属于我的猜测
一般而言我们安装的ubuntu 的显示器并没有接到nvidia的显卡上，而是使用了intel的集显。我们安装驱动其实只是想将我们运算的显卡的驱动更新，结果都给搞了，所以产生了冲突。当然，也可能时opengl产生的冲突。
Nvidia驱动正确安装过程
找到适合的正确的驱动
卸载掉原有驱动
sudo apt-get remove –purge nvidia*
如果使用的是apt-get安装可以使用这种方法卸载，如果使用的是runfile，则使用--uninstall命令，当然runfile安装的时候会卸载掉之前的驱动，所以可以不用手动去卸载。
禁用nouveau
打开编辑配置文件：
/etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最后一行添加：
blacklist nouveau
禁用nouveau第三方驱动，之后也不需要改回来
sudo update-initramfs -u
重启后执行：
lsmod | grep nouveau
没有输出即屏蔽好了
sudo /etc/init.d/lightdm stop
进入命令行界面
Ctrl-Alt+F1
给驱动run文件赋予执行权限
sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run
安装(注意 参数)
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-375.20.run –no-opengl-files
–no-opengl-files 只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。这个参数最重要
–no-x-check 安装驱动时不检查X服务
–no-nouveau-check 安装驱动时不检查nouveau
后面两个参数可不加。
重启，并不会出现循环登录的问题
安装CUDA时一定使用runfile文件，这样可以进行选择。不再选择安装驱动，以及在弹出xorg.conf时选择NO
不要使用ubuntu设置中附加驱动中驱动
无法进入桌面的问题
如果出现无法进入桌面的问题，这是因为驱动修改了xorg的配置，可执行一下命令：
cd /usr/share/X11/xorg.conf.d/
sudo mv nvidia-drm-outputclass.conf nvidia-drm-outputclass.conf.bak
cuda安装时会将源文件装在/usr/local/cuda-8.0下，然后会创建一个/usr/local/cuda的链接，所以在安装tensorflow设置cuda和cudnn路径以及拷贝cudnn文件到cuda文件夹下时，注意使用真实的路径
在安装了cuda之后再安装nvidia驱动,可能这和网上“流传”的教程有些出入，但是长得帅的人都这样做了，换句话说，这样做的话会避免出现一些奇怪的问题。比如：tf安装好了出现的缺少libcuda.so.1
再结合各个框架官网的安装教程，相信大家会拥有一个好的开发环境了。那么让我们开始好好调教系统吧。
&&相关文章推荐
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
访问：100306次
排名：千里之外
原创：11篇
评论：64条
(3)(1)(1)(2)(1)(2)(1)
(window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({
id: '4740887',
container: s,
size: '250,250',
display: 'inlay-fix'CentOS 如何安装显卡驱动_Linux教程_Linux公社-Linux系统门户网站
你好，游客
CentOS 如何安装显卡驱动
来源：Linux社区&
作者：jinrall
题记：当我的安装完成后，上网啊神马的，字体显示的都很粗糙，很明显啦，它是希望我安装一个Linux版的显卡驱动。
所以就开始安装啦，然后按照网上的那些步骤，可是总安装不成功。下面就把我遇到的一些error贴出啦，如果你也遇到里同样的问题，不妨试试在下的方法，看看适不适合你的电脑。
安装驱动，首先按照网上的提示，用yum神马的，但是都没成功，所以转而通过下载驱动手动安装勒。
首先查下自己的内核号：
我的内核显示：2.6.32-431.el6.i686
一：首先当然是要把驱动下载下来啦。我的电脑是NVIDIA的，所以自然先要访问其官网：/drivers& & &
根据你自己的显卡型号，选择相应的显卡，进行下载勒，下载下来的是一个.run 的文件。
二：OK，接下来就是安装编译环境：gcc、kernel-devel、kernel-headers&
（当然，如果你的电脑已经安装了，自然就不用在装了）
# yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers
三：修改/etc/modprobe.d/blacklist.conf 文件，以阻止 nouveau 模块的加载
方法： 添加blacklist nouveau，注释掉blacklist nvidiafb
四：重新建立initramfs image文件
# mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak
# dracut /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r)
以上和网上步骤大差不差，接下来问题来了
五：在终端输入
进入文本模式。
cd 到下载的显卡驱动所在目录（即NVIDIA-XXXX.run目录）
在此目录下执行：
#sh& NVIDIA-XXXX.run
问题来了，报错！！ 错误为：unable to find the kernel source tree for the currently running kernel.........
怎么办？？？ 别急。将上述语句换成：# ./NVIDIA-XXXX.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/内核号(2+Tab键& 自动出现)
这下可以了么？ 回车试试吧！
上述错误没了，但是新的错误产生了：unable to load the kernel module 'nvidia.ko' .........
怎么办？？？在改。将上述语句改成：# ./NVIDIA-XXXX.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/内核号& -k $(uname -r)
回车！OK！成功！
六：#init 5 回到界面模式
更多CentOS相关信息见 专题页面
本文永久更新链接地址：
相关资讯 & & &
& (10/15/:44)
　　　同意评论声明
　　　发表
尊重网上道德，遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
本站有权在网站内转载或引用您的评论
参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款cuda安装完后发现没有/dev/nvidia-uvm
root@docker-SYS-7048A-T:/dev# ls /dev|grep nvidia
运行如下自动产生：
root@docker-SYS-7048A-T:/dev# cd
/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
root@docker-SYS-7048A-T:/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery#
make: Nothing to be done for `all'.
root@docker-SYS-7048A-T:/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery#
./deviceQuery&
./deviceQuery Starting...
&CUDA Device Query (Runtime API) version
(CUDART static linking)
Detected 1 CUDA Capable device(s)
Device 0: "Tesla C2050"
& CUDA Driver Version / Runtime Version
& &7.5 / 7.5
& CUDA Capability Major/Minor version number:
& Total amount of global memory:
& & 2687 MBytes (
& (14) Multiprocessors, ( 32) CUDA Cores/MP:
& & 448 CUDA Cores
& GPU Max Clock rate: &
&1147 MHz (1.15 GHz)
& Memory Clock rate: &
& 1500 Mhz
& Memory Bus Width: &
& &384-bit
& L2 Cache Size: &
& & & 786432
& Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)
& 1D=(65536), 2D=(6), 3D=(,
& Maximum Layered 1D Texture Size, (num)
layers &1D=(16384), 2048 layers
& Maximum Layered 2D Texture Size, (num)
layers &2D=(1), 2048 layers
& Total amount of constant memory:
& 65536 bytes
& Total amount of shared memory per block:
& & & 49152
& Total number of registers available per
block: 32768
& Warp size: &
& Maximum number of threads per
multiprocessor: &1536
& Maximum number of threads per block:
& Max dimension size of a thread block
(x,y,z): (, 64)
& Max dimension size of a grid size
& &(x,y,z): (6,
& Maximum memory pitch: &
& Texture alignment: &
& 512 bytes
& Concurrent copy and kernel execution:
& &Yes with 2 copy
& Run time limit on kernels:
& Integrated GPU sharing Host Memory:
& Support host page-locked memory mapping:
& Alignment requirement for Surfaces:
& Device has ECC support: &
& &Enabled
& Device supports Unified Addressing (UVA):
& Device PCI Domain ID / Bus ID / location
ID: & 0 / 3 / 0
& Compute Mode:
Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with
device simultaneously) &
deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 7.5,
CUDA Runtime Version = 7.5, NumDevs = 1, Device0 = Tesla
Result = PASS
root@docker-SYS-7048A-T:/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery#
/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
root@docker-SYS-7048A-T:/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery#
ls -l /dev/nvidia*
crw-rw-rw- 1 root root 195, & 0
&5鏈19 12:08 /dev/nvidia0
crw-rw-rw- 1 root root 195, 255 &5鏈19 12:08
/dev/nvidiactl
crw-rw-rw- 1 root root 245, & 0
&5鏈19 12:14 /dev/nvidia-uvm
如果没有检查一下：
vi&/etc/modprobe.d/blacklist.conf
添加blacklist nouveau
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。}