GTX2070安装驱动、cuda、cudnn

卸载cuda驱动：
方法1：在命令行中输入
sudo apt-getcuda*
sudo apt-get--purge cuda*
sudo apt-get
然后在目录切换到/usr/local/下
cd /usr/local/
sudo rm -r cuda*
方法2：
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/-8.0.pl
卸载：
方法1：
sudo apt-get--purge *
方法2：
sudo /usr/bin/-
共分三步：安装驱动，安装cuda，安装cudnn
一、安装驱动
二中会自动安装，装完后版本：
| -SMI 440.33.01: 440.33.01 CUDA : 10.2 |
参考：
注意：最新的.13.1只能匹配10.0的cuda和对应的cudnn，不能匹配10.1的cuda及cudnn 。故只能安装415版本的驱动，对应10.0的cuda，430不行。
sudo apt-get install nvidia-driver-415
安装完成记得重启，否则输入-smi时报错：
-SMI hasit 'twith the. Make sure that theisand .

文章插图
二、安装cuda
参考：的cuda和cudnn部分
cuda各版本地址：
下载的安装包名为cuda-repo--10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-.deb（已保存）
使用如下四条指令安装cuda（见官网安装包下面的安装指导上的命令）
sudo dpkg -i cuda-repo--10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-/.pub （此处要用相应的版本号替代）
sudo apt-get
sudo apt-getcuda
但是我在输入第一行指令的时候，就提示错误提示我先运行第二条指令，所以指令的顺序就变成了（pub结尾的这个不知道记得对不对，总之直接把提示的指令输入终端就没错啦）
sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-0-local-10.0.130-410.48/.pub （此处与参考网址略有不同，按提示来）
sudo dpkg -i cuda-repo--10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-.deb
sudo apt-get
sudo apt-getcuda
注意：安装cuda涉及一个系统内核版本问题，虽然这次很顺利
官方说明中有版本匹配：
查看系统内核版本：uname -r
为5.3.0-42-，比它大很多，但是也没出问题，如果出问题了可能涉及降内核版本的问题
三、安装cudnn
参考：
由于已经注册，微信扫码、邮箱登录cudnn官网
选对应.2的版本，下图中第一个cuDNNfor Linux
下载的安装包名：cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz（已保存）
下载完解压文件，运行以下指令把解压后相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可（要cd到含cudnn文件的目录下）
sudo cp cuda//cudnn.h /usr/local/cuda//
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda//cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/*
注：因为只是cudnn安装方式是将库文件放置再cuda目录下，所以版本万一不对也不要慌，可以重新删除再安装新的版本。
接下来编辑一个path环境变量文档：
sudo gedit ~/.
将cuda的环境变量加到打开的文件最后
=”$:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda//CUPTI/lib64”
=/usr/local/cuda
PATH="$/bin:$PATH"
完成后重启，否则-smi提示版本不匹配
这时自己改成410了
四、安装gpu版
参考安装：
sudo pip3 install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple
然后导入，报”不是符号连接"的错误：
导入成功：
安装版本不匹配时需要卸载cuda重新安装，本人卸载时卸不干净，二次安装总报错，所以重装系统再装。
【GTX2070安装驱动、cuda、cudnn】马上可以跑个程序验证一下子了，开心2019.05.13