Ubuntu16.04上安装CUDA9.0 详细教程

在 Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 的步骤如下：

步骤1：下载 CUDA 9.0

首先，我们需要从 NVIDIA 官网下载 CUDA 9.0 的安装包。可以通过以下链接下载：

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

选择适合自己系统的版本进行下载。

步骤2：安装依赖项

在安装 CUDA 9.0 之前，我们需要安装一些依赖项。可以使用以下命令进行安装：

sudo apt-get install build-essential dkms freeglut3 freeglut3-dev libxi-dev libxmu-dev

步骤3：安装 CUDA 9.0

下载完 CUDA 9.0 安装包后，我们可以使用以下命令进行安装：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

在安装过程中，需要按照提示进行操作。需要注意的是，在安装过程中，需要选择是否安装 NVIDIA 显卡驱动程序。如果已经安装了 NVIDIA 显卡驱动程序，则可以选择不安装。

步骤4：配置环境变量

安装完 CUDA 9.0 后，我们需要配置环境变量。可以使用以下命令进行配置：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

步骤5：验证安装

安装完 CUDA 9.0 后，我们可以使用以下命令来验证安装是否成功：

nvcc -V

如果输出类似于以下内容，则说明安装成功：

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
Cuda compilation tools, release 9.0, V9.0.176

示例1：使用 CUDA 9.0 运行 TensorFlow

如果想要使用 CUDA 9.0 运行 TensorFlow，可以使用以下命令进行安装：

pip install tensorflow-gpu==1.12.0

在安装完成后，可以使用以下代码来验证 TensorFlow 是否使用了 CUDA 9.0：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果输出类似于以下内容，则说明 TensorFlow 成功使用了 CUDA 9.0：

Device mapping:
/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 -> device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1

示例2：使用 CUDA 9.0 运行 PyTorch

如果想要使用 CUDA 9.0 运行 PyTorch，可以使用以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

在安装完成后，可以使用以下代码来验证 PyTorch 是否使用了 CUDA 9.0：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果输出 True，则说明 PyTorch 成功使用了 CUDA 9.0。