前言：

想要跑个目标检测模型，因为自己电脑不给力，想用windows跑模型，环境整起来也特别麻烦。前面想整了一个Yolov3的windows环境，查看显卡配置GTX960、安装CUDA与Cudnn、安装Visual Studio2017、git  darknet配置，搞了一整天，网上文章也找了一大圈，发现就是报错！孩子都给整疯了！！暂时放弃，准备去服务器弄弄，后面继续在win10再整。

所以准备在实验室ubuntu服务器上装一个CUDA10.1，也没有管理员账号，只能用一个普通用户账户安装来cuda。

第一次直接在服务器上整了个CUDA11.0，结果发现不行，显卡驱动与cuda不匹配。心态崩溃！！！

用 nvidia-smi  查看监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能。(图源于网络，ubuntu系统)

用nvcc -V 查看环境使用的CUDA版本信息。（图为win10系统，ubuntu类似）

开始了！

CUDA安装过程：

参考博客：

非root用户在服务器上安装CUDA10.1和cudnn到指定目录 - thronsbird - 博客园

非root用户在linux下安装多个版本的CUDA和cuDNN（cuda 8、cuda 10.1 等）_hizengbiao曾小虎的博客-CSDN博客_linux安装多个cuda

一、查看显卡型号

首先查看系统NVIDIA显卡型号，查看显卡能装的最新NVIDIA驱动的版本号。

 nvidia-smi   查看GPU型号

 可以去网站Release Notes :: CUDA Toolkit DocumentationThe Release Notes for the CUDA Toolkit.https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html查看合适的CUDA版本。 

二、准备工作

去官方网站下载对应版本的CUDA和cuDNN。

CUDA Toolkit 11.4 Downloads | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

 进去具体内容如下了，ubuntu建议直接安装，格式选runfile(local)，以ubuntu16.04为例。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

使用 wget 目标地址 ，可下载目标cuda的runfile文件。

然后在官方网站下载对应的cuDNN。cuDNN Archive | NVIDIA Developerhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

 根据自己CUDA版本、电脑系统型号选择一个cuDNN。

 需要登陆账号，可以用邮箱注册，先下载至本地，再用Xftp或者什么方法上传到服务器去。

三、安装CUDA，配置环境变量

软件一般被安装到 usr/local中。

cd  /usr/local/            # 进入安装目录

ls                            #查看目录下文件

可以创建一个目录，用于存放cuda文件。这一步骤无所谓。

cd ~
mkdir cuda-10.2
mkdir cuda-10.2/mylib

安装：在存放刚才下载好的cuda目录下运行该指令。

sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

输入accept，下面不要选择Nvidia的显卡驱动，不安装driver（服务器一般都有驱动）。

更改安装选项（'X' 代表选中）。

 

 修改环境变量。

vim ~/.bashrc    #打开环境变量

在文本文件末尾添加

export PATH="/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH"

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

添加完成后退出，运行该指令使其生效。

source ~/.bashrc

测试CUDA：

nvcc -V   #查看当前cuda型号

安装cuDNN。具体目录根据实际修改。此时CUDA在~/cuda-10.2目录中。cuDNN的两个文件需要复制到CUDA相应的文件目录下面。cuDNN文件中include目录下的cudnn.h需拷贝到cuda-10.2的include目录下；cuDNN文件中lib64目录下的libcudnn*需拷贝到cuda-10.2的lib64目录下。

tar -zxvf cudnn.tgz cd cuda  # 进入cuDNN解压的目录

cp ./include/cudnn.h  ~/cuda-10.2/include

cp ./lib64/libcudnn*  ~/cuda-10.2/lib64

chmod a+r ~/cuda-10.1/include/cudnn.h ~/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

#查看cuDNN版本：

cat ~/cuda-10.2/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

至此，CUDA和cuDNN安装完成。

切换CUDA版本。

网上也介绍了很多切换CUDA版本的方法。可以删除不需要的版本（需要root权限），可以重新安装新版本。大多数是利用root权限修改生成的软链接。

一、修改软链接，再修改环境变量

1.修改软链接。

终端切换到/usr/local/下，
sudo rm -rf /usr/local/cuda  #删除之前生成的软链接
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda #生成新的软链接
cat  /usr/local/cuda/version.txt#查看当前cuda的版本

2.修改 ~/.bashrc环境变量文件。

打开~/.bashrc文件：
终端输入：sudo gedit ~/.bashrc
将以下内容写入到~/.bashrc尾部：(下边cuda可以不用软连接，即：cuda-（版本号），如：cuda-10.2）

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin    
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

使配置生效。
source ~/.bashrc

3.输入 nvcc -V查看CUDA版本。

参考博客：

ubuntu双cuda安装与切换 cuda9.0 和cuda10.1_心平气和呀的博客-CSDN博客_ubuntu安装双cuda

二、直接修改环境变量

修改环境变量的CUDA路径就可以了。

使用vim来修改.bashrc文件，还是要对vim编辑方法有些了解，能用就行。

#打开~/.bashrc文件：
vim ~/.bashrc

#将以下内容写入到~/.bashrc尾部：
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.2/bin    
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

#使配置生效。
source ~/.bashrc

#查看是否CUDA版本是否更换
nvcc -V

进入vim后，

输入i，进入编辑模式，可以修改文本内容；

编辑完成后，点击[Esc]键，推出编辑模式；

任意位置输入[ :wq!] 再点击[Enter] 保存退出。