【转】Ubuntu16.04非root权限下安装cuda和cudnn

原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_20280061/article/details/80421532

Linux非root用户如何优雅的安装cuda和cudnn

跑深度学习模型时，总会遇到各种版本的问题。如深度学习框架与cuda的版本不符，或者管理安装的cuda的版本太低，因此作为非root用户就很难受。为自己装cuda和深度学习框架就非常有必要

• anaconda的必要性
• 非root安装cuda和cudnn

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anaconda

• python有一个很好的版本管理器——anaconda，安装它就可以自行管理各种python版本
• anaconda 安装和使用

非root用户安装cuda和cudnn

cuda的root用户安装，网上的教程非常多，但是非root用户安装的教程就很难找到。

1、cuda下载 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads. （这个要番墙，不然下载不了，快下载结束又说下载失败，坑。）
2、在选择linux及对应的系统之后，选择 runfile(local)这个选项，然后下面给出的命令 “sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run” 中sudo这个需要管理员账号，其实可以去掉sudo，直接运行，然后按照给出的提示同意协议
3、linux没有图形界面时，可以在浏览器复制下载链接“link”，然后再linux命令 “wget link”,下载下来filename.run （带图形界面这一步不考虑）
4、chmod +x filename.run 然后 ./filename.run （给下载号的.run文件加上sh执行权限：chmod 775 cuda_9.0.176_384.81_linux.run）
5、在协议中选择同意EULA（accept）,不安装driver installation （no）,然后再安装cuda时选择个人用户的目录，如/home/yourname/cuda9,以及cudasamples的目录
6、cudnn的安装,从官网下载https://developer.nvidia.com/cudnn（需要注册账号), 我下载的是cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz，然后用tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 解压，解压到了cuda文件夹。（cd cuda && make）可选命令 （我这里没有make，后面也安装成功了。）
7、拷贝过去cudnn->cuda (cuda9是个人用户的下的目录/home/yourname/cuda9)  （这里是把刚才解压的文件夹cuda下include和lib64文件复制到最开始cuda安装的目录下）
cp cuda/include/cudnn.h cuda9/include/
cp cuda /lib64/libcudnn* cuda9/lib64
chmod a+r cuda9/include/cudnn/h cuda9/lib64/libcudnn*
8、修改个人用户的环境变量
环境变量文件 ~/.bashrc位于home/yourname/~/.bashrc(用vi ~/.bashrc编辑)
“export PATH=$HOME/cuda9/bin:$PATH”
“export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HOME/cuda9/lib64/”
这两条命令添加进去HOME目录就是/home/yourname
修改之后 source ~/.bashrc使环境变量生效。

快速测试

import tensorflow as tf
x = tf.nn.conv2d(tf.ones([1,1,10,1]), tf.ones([1,5,1,1]), strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
with tf.Session() as sess:
    sess.run(x) # this should output a tensor of shape (1,1,10,1) with [3,4,5,5,5,5,5,5,4,3]