Ubuntu16.04下nvidia驱动+docker+nvidia-docker+cuda9.0+cudnn7.0安装指南

# Ubuntu16.04下nvidia驱动+docker+nvidia-docker+cuda9.0+cudnn7.0安装指南

## 宿主机安装nvidia驱动

### 打开终端,先删除旧的驱动:

sudo apt-get purge nvidia*

### 禁用自带的 nouveau nvidia驱动

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

看下Nouveau是否已经被禁用

lsmod | grep nouveau

如果已经没有任何显示说明不用禁用了,否则继续下面操作

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf #创建一个文件(注:按一下i键,表示现在进行内容插入)

并添加如下内容:

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

注:退出可用两个命令中任意一个:

按完esc键后,按shift+zz 或者

按完esc键后,输入“:wq!”双引号里面的内容

再更新一下:

sudo update-initramfs –u

确认下Nouveau是已经被禁用:

lsmod | grep nouveau

没有输出什么东西,说明已经成功关闭了。

### 关闭X-window服务:

Ctrl+Alt+F1切换到无桌面命令终端:这里lightdm是你自己的显示管理器,也可能是gdm,kdm,到底是哪一个可以使用 cat /etc/X11/default-display-manager进行查看,然后修改,并关闭显示管理器。这里下面几小步建议用手机拍照,对着照片来做,因为你可能不太熟悉

sudo service lightdm stop

此时正式进入终端界面:

Login:用户账号

Password:用户密码

安装:

cd  /home/wlh/tmp # 导到你的下载的驱动放在哪里的地址

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-387.12.run

按照如下步骤安装:

(1)accept

(2)contiuned install

后面默认yes安装就好了

启动显示器:(lightdm只是我的显示管理器,你可能是前面的说的gdm)

sudo service lightdm start

然后按Ctrl+Alt+F7 进入到桌面进行操作

检查是否成功

nvidia-smi

## docker安装

### 下载地址:https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/xenial/pool/stable/amd64/

containerd.io_1.2.5-1_amd64.deb

docker-ce-cli_18.09.4_3-0_ubuntu-xenial_amd64.deb

docker-ce_18.09.4~3-0~ubuntu-xenial_amd64.deb

dpkg -i containerd.io_1.2.5-1_amd64.deb

dpkg -i docker-ce-cli_18.09.4_3-0_ubuntu-xenial_amd64.deb

dpkg -i docker-ce_18.09.4~3-0~ubuntu-xenial_amd64.deb

使用 docker 命令试试安装成功没有。

### 建立 docker 组:

$ sudo groupadd docker

将当前用户加入 docker 组:

$ sudo usermod -aG docker $USER

## nvidia docker安装

### If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers

docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f

sudo apt-get purge -y nvidia-docker

### Add the package repositories

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \

  sudo apt-key add -

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \

  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

### 执行下载5个命令,下载5个包到当前目录,拷贝这些包到服务器上。

apt download libnvidia-container1

apt download libnvidia-container-tools

apt download nvidia-container-runtime-hook

apt download nvidia-container-runtime

apt download nvidia-docker2

在服务器上执行,dpkg -i libnvidia* nvidia* 即可一次安装这5个包。

### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image

docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

## 安装cuda9.0

### 首先去官网下载cuda9.0, 下载那个1.6G的.run文件,下载完毕就可以正式安装了。

进入下载目录,给文件添加运行权限:

chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

### 运行安装

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

启动安装程序,一直按空格到最后(可以选择Ctrl+c跳过),不用担心,到99%的时候,输入accept接受条款

注意:第一个提醒你是否安装驱动时,选“n”,其余都“y”

安装完毕后就需要添加环境了,这步很重要!!!

gedit ~/.bashrc

### 把下面的内容添加到最后:

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

### 测试是否安装成功

nvcc -V

## 安装cudnn7

### 下载完直接解压,解压会出现一个cuda文件夹,里面有两个文件include 和 lib64,把里面的文件copy到/usr/local/cuda/里面相应的目录里。 如果你就在local下解压的就不要移动了。只需要给文件加读权限即可!

sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo chmod a+x /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

### 然后更新网络连接:

cd /usr/local/cuda/lib64/ 

sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5  # 自己查看.so的版本 

sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5. libcudnn.so.7 

sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so 

sudo ldconfig

### 查看cudnn版本,检查是否安装好:

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

## 加载打包的镜像

$ docker load<jq_tensorflow1.8-cuda9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04.tar

## 启动容器

docker run --runtime=nvidia -it -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads name /bin/bash

### 启动报错解决办法:

Systemd drop-in file

sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf <<EOF

[Service]

ExecStart=

ExecStart=/usr/bin/dockerd --host=fd:// --add-runtime=nvidia=/usr/bin/nvidia-container-runtime

EOF

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart docker

Daemon configuration file

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF

{

"runtimes": {

"nvidia": {

"path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",

"runtimeArgs": []

}

}

}

EOF

sudo pkill -SIGHUP dockerd

再去开启镜像,done。

## 配置容器内环境

## 容器后台运行退出命令:CTRL+p+q

## 后台容器重新进入命令:docker exec -it [container id] /bin/bash

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