Debian CUDA-9.0&CUDA-8.0ハイブリッドインストール
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不服、
インストールプロセスはすべてテキストモードで完了します~
よし、応援しなくても仕方ないから、降格しましょう.
私は公式サイトから
これにより、
はい、コンパイラのバージョンの問題は解決しました.
取り付けましょう、問題2が来ました~
使用済み
最新のカーネルソースをインストールし、インストールが完了したら、
はい、インストールを続けます.ああ、まだ問題があります.
きっとどの依存パッケージがインストールされていないのでしょうか、グーグルはちょっとしてから、
一概に～を解決する
引き続き取り付けてみましたが、成功しました~ふん、駆動、
エラーメッセージは
両方を完璧にしたいなら、
グラフィックスドライブをアンインストールし、
インストールが完了したら、実行してください
新しい
その結果、グラフィックスカードも
最後に、
そして
We did it! Enjoy cuda~
Tensorflowから1.4のバージョンはまだCUDA-9をサポートしていません.1070は何も言わない過去を置いて、無理にCUDAのバージョンを下げるしかありません.また曲がりくねった過程が始まった.インストールプロセスはすべてテキストモードで完了します~
1c8b. 直接インストールCUDA-8.0
よし、応援しなくても仕方ないから、降格しましょう.
sudo nvidia-uninstall
CUDA-9のビデオドライブをアンインストールし、
sudo /usr/local/cuda-9.0/bin/uninstall*.pl
CUDA-9に関連するすべてのファイルをアンインストールします.私は公式サイトから
CUDA-8.0の.runファイルをダウンロードして、やはり1文の記録のようにインストールを始めましたが、最初から掛けていました...1c8c. gcc g++バージョンの問題を解決する
Debianは安定しているが、依存処理は本当にUbuntuに及ばないが、もちろん安定が主であり、これ以上いろいろなわけのわからない問題に遭遇したくない.まず、CUDA-8でサポートするgccバージョンは4.4である.ネット上で直接Debianのインストールパッケージを見つけたが、インストールに成功しなかった.なぜなら、システムは多くの依存問題を解決できないからである.Strechの公式ソースにはgcc-4.4 g++-4.4が見つからない.つまり、ソースのバージョンが新すぎます.Wheezyのソースが見つかり、update以降は4.4バージョンのgcc g++を公式ソースでインストールできるようになった.おかしいですね.なぜ公式ソースのインストールで依存を解決できるのか、今後aptとdpkgの違いを検討しなければならないようです.はい、どうせインストールに成功しました.インストール後、Wheezyのソースをコメントします.その後、リンクを作成します.
sudo ln -sf /usr/bin/gcc-4.4 /usr/bin/gcc
sudo ln -sf /usr/bin/gcc /usr/bin/cc
sudo ln -sf /usr/bin/g++-4.4 /usr/bin/g++
これにより、
4.4バージョンのgcc g++ ccをシステムに使用することができる.gccおよびccは、CUDA-8のインストール中に使用するものであり、g++は、CUDA-Sampleをコンパイルする際に使用するものである.はい、コンパイラのバージョンの問題は解決しました.
取り付けましょう、問題2が来ました~
1c8d. Kernel Source Treeが見つからない問題の解決
CUDA-8報はkernel-source-treeが見つからず、kernel sourceがインストールされていると判断したら、パスを含めてください.私はインストールしましたが、このような処理は必要ないようです.使用済み
sudo apt install linux-headers-$(uname -r)
最新のカーネルソースをインストールし、インストールが完了したら、
sudo apt install dkms
dkmsを取り付ける.システムはdkmsを介して、CUDA-8の駆動をインストールする際にグラフィックス駆動モジュールをカーネルにコンパイルする.dkmsがインストールされた後、インストールパッケージもカーネルソースコードを無事に見つけることができたが、その原因は不明...はい、インストールを続けます.ああ、まだ問題があります.
1c8e. 解決libXmuが見つからない。soの問題
きっとどの依存パッケージがインストールされていないのでしょうか、グーグルはちょっとしてから、
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglfw3-dev libgles2-mesa-dev
一概に～を解決する
引き続き取り付けてみましたが、成功しました~ふん、駆動、
CUDA-ToolkitおよびCUDA-Sampleはすべて取り付け完了しました~startxビデオドライブが正常かどうかを確認してひざまずいて...1c8f. 375.26バージョンのグラフィックスドライブのロードに失敗しました
エラーメッセージは
Cannot find monitorであり、X windowは終了する./etc/X11/xorg.confを一目見ると、表示されている部分、vendorとmodelはともにunkownを表示する、リフレッシュ率も間違っている.さらに、グラフィックスDeviceの部分を見ると、NVIDIA GTX 1070とは認識されなかった.これまでの正しいxorg.confファイルで試してみると、X windowは正常に動作したが、表示解像度が極めて低く、グラフィックスドライブは明らかに動作しなかった.後から繰り返し確認する、CUDA-9のグラフィックスドライブは問題ない.では、現在の苦境は、グラフィックスカードを正常に動作させ、システムにCUDA-8-ToolkitをインストールしてTensorflowを正常に使用することにある.1c90. CUDA-8&CUDA-9ミキシング
両方を完璧にしたいなら、
CUDA-8のToolkitとSampleを残し、CUDA-9の駆動を取り付ける.ここでは、CUDA-9のドライバをインストールしてからCUDA-8をインストールすることはできません.これにより、CUDA-8 ToolkitがCUDA-8バージョンのグラフィックスドライバを正しくインストールする必要があるという問題が発生します.したがって、CUDA-8を完全にインストールしてから
sudo nvidia-uninstall
グラフィックスドライブをアンインストールし、
CUDA-9のグラフィックスドライブをインストールします.他の2つはnにすればいいです.インストールが完了したら、実行してください
sudo nvidia-xconfig
新しい
xorg.confが生成する、startxがX windowに入る.nvidia-settingsを開くディスプレイのリフレッシュレートを選択して構成を保存することができる.その結果、グラフィックスカードも
Tensorflowも正常に動作する.最後に、
CUDA-8 Sampleをコンパイルする際に、warningが与えられ、libGLU.so libX11.so libGL.soという3つの動的ライブラリが見つからない.DebianはCUDAのデフォルトでサポートされているLinuxバージョンではないため、いくつかの構成はありません.これらのライブラリは実際にはありますが、正しい場所にリンクされていません.
sudo ln -sf /usr/lib/x86_l64-linux-gnu/libGLU.so.1 /usr/lib/libGLU.so
sudo ln -sf /usr/lib/x86_l64-linux-gnu/libX11.so.1 /usr/lib/libX11.so
sudo ln -sf /usr/lib/x86_l64-linux-gnu/libGL.so.1 /usr/lib/libGL.so
そして
GLPATH=/usr/lib
PATHに追加する.そしてコンパイルして、no more missing library warnings~We did it! Enjoy cuda~