最近為了安裝 CUDA,重灌了好幾次, 這邊先紀錄一下重新安裝套件步驟。
更新套件、安裝常用套件
>> sudo apt-get update
>> sudo apt-get upgrade -y
>> sudo apt-get install tmux git openssh-server vim
NVIDIA 驅動程式
(NVIDIA 系列圖形加速卡適用)
先用指令找出顯示卡適合的驅動程式,若要使用 CUDA 就得安裝 NVIDIA 驅動程式。 CUDA 7.0 以上需要 NVIDIA 352.XX 驅動程式, 如果查詢後沒出現的話,就是顯卡不支援了。
>> ubuntu-drivers devices
假設這邊選擇 nvidia-352,
>> sudo apt-get purge xserver-xorg-video-nouveau
>> sudo apt-get install nvidia-352
CUDA
(NVIDIA 系列圖形加速卡適用)
先用指令找出顯示卡適合的驅動程式,若要使用 CUDA 就得安裝 NVIDIA 驅動程式。 先去這網頁下載 CUDA 的 deb 檔。 (http://developer.nvidia.com/cuda-downloads)
根據網頁指示,下載後依序鍵入以下指令:
>> sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1504_7.5-18_amd64.deb <-- 此處換成對應的檔案名稱
>> sudo apt-get update
>> sudo apt-get install cuda
CUDA 檔案有點大,下載與安裝要花點時間。
cuDNN
(NVIDIA 系列圖形加速卡適用)
這邊簡述帶過, 去 NVIDIA 官網找 cuDNN 套件(需註冊), 下載完解壓縮後, 把兩個資料夾檔案分別丟到
>> sudo cp lib/*.* /usr/local/cuda/lib64/
>> sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
Python 相關套件
Pre-install
>> sudo apt-get install build-essential python-dev gfortran g++
OpenBlas
>> sudo apt-get install libopenblas-dev
Python 相關套件
>> sudo apt-get install python-setuptools
>> sudo easy_install pip
Scipy, Numpy, Cython
>> sudo pip install scipy numpy cython
Matplotlib, seaborn
matplotlib 直接用 pip 安裝會有問題, 先安裝 freetype, libpng 套件後再安裝一次。
>> sudo apt-get install libpng12-dev libjpeg8-dev libfreetype6-dev
>> sudo pip install matplotlib seaborn
Pandas
>> sudo pip install pandas
IPython
>> sudo pip install ipython[all]