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NVIDIA cuDNN v8 deb方法安装和卸载教程(Linux/Ubuntu)

时间:08-17来源:作者:点击数:

0 deb和tar方法

为什么推荐使用deb方法呢,因为下面三点:

  1. 使用tar方法安装不会有cudnn_samples_v8这个文件,无法使用官方的安装完成验证方式。
  2. 查看cuDNN的方法已经过时了,使用tar方法不知道安上能用没有。
  3. deb方法简单。

1 下载所有的deb文件

cuDNN所有的deb文件是指:Runtime Library,Developer Library和Code Samples的deb文件。

从上往下数,下载第4,5,6个文件。

2 安装deb文件

使用如下语句依次安装:

sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.3.33-1+cuda11.0_amd64.deb

3 查看cuDNN(勘误)

输入如下命令:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
如果出现如下信息,说明cuDNN已正确识别。
#define CUDNN_MAJOR 7
#define CUDNN_MINOR 6
#define CUDNN_PATCHLEVEL 5
--
#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL)
#include "driver_types.h"

这个方法对于cudnnv8来说已经没有意义了,因为在cudnn8里面cudnn.h已经没有CUDNN_MAJOR这个信息。当然,对于cudnnv7还是可以用的。

4 测试cuDNN

官方说法:To verify that cuDNN is installed and is running properly, compile the mnistCUDNN sample located in the /usr/src/cudnn_samples_v8 directory in the debian file.

0. Copy the cuDNN sample to a writable path.

cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
  1. Go to the writable path.
cd  ~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN

这个最好是进去再make,不然在文件外面操作可能有权限的问题。

2. Compile the mnistCUDNN sample.

编译文件。

sudo make clean 
sudo make

3. Run the mnistCUDNN sample.

运行样例程序。

sudo ./mnistCUDNN

4. If cuDNN is properly installed and running on your Linux system, you will see a message similar to the following:

如果成功运行,会显示下列信息:

Test passed!

至此,cuDNN已通过程序测试。恭喜你完成安装!

5 卸载cuDNN

大家都会运行的两行代码是:

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

对于我用deb方法安装的人来说这是不够的。我的tensorflow程序还是读到了cudnn,显示的是cudnn7.4.1需要升级到cudnn7.6.0的bug。

如果你不知道到底删除干净没有,可以找找这个文件libcudnn.so.8(我现在卸载的是libcudnn.so.7)

所以说,还要把lib里面的cudnn文件删除了才行。

sudo rm -rf /usr/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*

删除干净再重新安装才是正道。

6 常见错误

1 Error: no CUDA-capable device is detected

这个错误常发生在重启电脑后的ubuntu系统。虽然说是说CUDA找不到,但是你可以用如下代码验证:

nvcc -V

sudo nvidia-smi

验证的结果一般都是CUDA没问题NVIDIA驱动掉了。毕竟ubuntu是开源系统,发现系统驱动突然掉了如同家常便饭。

有两种解决方法:

  1. 不关闭电脑,不重启电脑。这种方法适用于实验室用电不花自家钱的电脑。
  2. 重装驱动。可以参考 NVIDIA驱动安装 - 从问题到解决(Linux/Ubuntu) 前面的两行代码。
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