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

一、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

二、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

三、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

四、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

五、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

六、加载打包的镜像

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

七、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。

八、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