Ubuntu16.04+NVIDIA驅動418.56+CUDA10+CUDNN7.5.1+opencv3.4.0
重灌了幾次系統後,終於能含淚寫下自己的安裝過程,為以後重灌做個記錄T T
一、NVIDIA驅動
Ubuntu18.04安裝英偉達顯示卡驅動
安裝nvidia驅動418.56
安裝後續步驟或環境必需的依賴包,依次輸入以下命令:
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install git cmake build-essential
二、CUDA
1.安裝缺失的依賴庫
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libgl1-mesa-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libxi-dev
2.安裝CUDA
在CUDA所在的資料夾中開啟終端,輸入以下命令:
sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run
按q跳過(截圖沒顯示)
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n ##一定要選N
Install the CUDA 10.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 10.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/srq ]:
Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...
Installing the CUDA Samples in /home/srq ...
Copying samples to /home/srq/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples now...
Finished copying samples.
3.設定環境變數
sudo gedit ~/.bashrc
在檔案末尾新增:
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
source ~/.bashrc
4.檢測CUDA是否安裝正確
nvcc --version
cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA安裝完成。保險起見,測試一哈:
cd /usr/local/cuda-10.0/samples
sudo make all -j16
cd ./bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery
顯示Result = PASS字樣,測試通過。
三、CUDNN
1.安裝CUDNN
在cudnn所在資料夾中,開啟終端,執行以下命令解壓:
tar -xzvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.1.10.tgz
cd cuda
cd ./include
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cd ../lib64
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7.5.1 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig -v
2.檢測CUDNN是否安裝正確
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
四、opencv3.4.0
1.安裝和編譯
解壓壓縮包,進入解壓好的opencv-3.4.0中
mkdir build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
sudo make all -j16
sudo make install
2.配置環境變數
sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf
開啟的是一個空白的檔案,在檔案中新增
/usr/local/lib
執行如下命令使得剛才的配置路徑生效:
sudo ldconfig
配置bash:
sudo gedit /etc/bash.bashrc
在檔案末尾新增:
PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
執行如下命令使得配置生效:
source /etc/bash.bashrc
更新:
sudo updatedb
3.測試
cd opencv-3.4.0/samples/cpp/example_cmake
cmake .
make
./opencv_example
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