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Jetson-TX2的CUDA和Cudnn手动安装文档。

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简介：
本资源旨在解决在TX2设备上刷机安装Ubuntu 16.04 LTS系统时，CUDA和Cudnn未能成功安装的问题。由于刷机过程中安装失败，因此特推出这份PDF文档，并将其分享给所有用户，以提供手动安装的详细指导。

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  • Jetson-TX2手把手安装CUDA和CuDNN指南.pdf
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    本手册详细指导读者在Jetson TX2平台上如何从零开始安装CUDA及CuDNN，并提供一系列实用技巧与注意事项。 本资源是在TX2刷机为Ubuntu16.04LTS的时候，在遇到CUDA和Cudnn安装失败的情况下制作的，用于在TX2上手动安装这两个软件，并分享使用经验，特推出此PDF文档供大家参考。
     
  • Jetson-TX2-PyTorch: 在Nvidia Jetson TX1/TX2上安装PyTorch
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    本项目提供在NVIDIA Jetson TX1和TX2开发板上安装PyTorch的详细教程，帮助开发者快速搭建深度学习环境。 在NVIDIA Jetson TX1/TX2上安装PyTorch是一个相对简单快捷的过程。作为新的深度学习框架，它在这两个板子上的运行效果很好，并且与TensorFlow不同的是，在TX1上构建时不需要外部交换分区。 尽管TX2具有32GB的eMMC空间，但TX1的空间只有其一半大小，由于JetPack、Ubuntu软件包和安装工件的限制，很容易耗尽存储空间。这里提供了一些清理方法来解决这一问题，并且这些步骤倾向于极简主义风格。 PyTorch开发人员推荐使用Anaconda发行版进行部署。然而，在ARM64架构下找到最新的Anaconda设置版本有些困难，所以我选择了全局Python库来进行安装。 提示：在TX2上运行~/jetson_clocks.sh脚本可以加速CPU的执行并启用多个内核，从而将PyTorch编译时间从大约45分钟减少到37分钟左右。虽然我还没有在TX1上测试过这一点，但预计速度提升效果应该类似。
     
  • TensorFlow-GPU安装教程（无需手动安装CUDA和cuDNN）
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    本教程详细指导如何在不进行手动配置CUDA及cuDNN的情况下，顺利完成TensorFlow-GPU版本的安装。适合希望利用GPU加速深度学习模型训练而缺乏设置环境经验的用户快速上手。 TensorFlow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的实现。它的前身是谷歌开发的神经网络库DistBelief。 TensorFlow具有多层级结构，并且可以部署在各种服务器、PC终端以及网页上，同时支持GPU和TPU进行高性能数值计算，在谷歌内部的产品开发及各领域的科学研究中得到广泛应用。 安装TensorFlow（使用GPU）的第一步是安装Anaconda： 1. 下载适用于Python 3.6版本的文件并自动下载x64版。 2. 安装：点击下载好的文件开始安装。
     
  • Jetson TX2开发文档资料
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    本资料为Jetson TX2开发者提供详尽的技术文档与资源指南，涵盖硬件设置、软件安装及应用开发等内容，助力快速上手和深入研究。 内部包括三个文件：Jetson_TX2_Module_DataSheet_v1.1、Jetson_TX2_OEM_Product_DesignGuide_v20170501 和 P2597_B04_OrCAD_schematics。
     
  • Ubuntu系统下显卡驱动、CUDA和cuDNN的安装
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    本教程详细介绍了在Ubuntu操作系统中安装显卡驱动、CUDA以及cuDNN的具体步骤与方法，帮助用户顺利完成深度学习环境配置。 本段落将深入讲解如何在Ubuntu系统上安装显卡驱动、CUDA以及CUDNN，并以18.04版本为例进行介绍。 ### Ubuntu系统安装步骤 1. 使用Rufus或其他工具制作一个包含Ubuntu ISO的USB启动盘。 2. 通过修改BIOS设置，使电脑从USB设备启动进入安装界面。按照提示完成系统的安装过程。 3. 安装完成后，在“软件和更新”中切换到清华镜像源以加快软件包下载速度。 ### 显卡驱动安装 在Ubuntu系统中有两种方式可以用来安装显卡驱动：图形化界面自动化操作以及命令行手动配置。 #### 图形界面自动化安装 1. 打开“附加驱动”，让系统自动检测并提供适合的显卡驱动进行安装。 2. 安装完成后，重启电脑，并通过运行`nvidia-smi`来检查是否成功安装了显卡驱动。 #### 命令行手动安装 1. 首先需要禁用内建的nouveau驱动。这可以通过编辑配置文件并更新内核完成。 2. 添加图形驱动PPA（个人软件包存档）以获取额外的软件源。 3. 安装适合版本的NVIDIA驱动，例如460版。 4. 重启系统验证显卡驱动是否安装成功。 ### CUDA安装 CUDA是用于GPU计算的一个开发平台。以下是其在Ubuntu上的安装步骤： 1. 配置CUDA源列表以使用阿里云镜像加速下载速度。 2. 使用.run文件进行安装，通常可以从NVIDIA官网获取该文件。 3. 安装完成后，在`~/.bashrc`中设置环境变量： ``` export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 4. 使源代码生效后，通过运行`nvcc --version`检查CUDA是否安装成功。 ### CUDNN安装 CUDNN是加速深度学习的库。以下是其在Ubuntu上的安装步骤： 1. 下载CUDNN压缩包。 2. 解压下载文件并将包含头文件和库文件复制到CUDA安装目录下的相应位置： ``` sudo cp -P include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64 ``` 3. 更新链接库：`sudo ldconfig` 完成上述步骤后，你的Ubuntu系统已经为GPU加速的计算和深度学习任务做好了准备。务必保持软件更新以获得最佳性能与兼容性。如在安装过程中遇到任何问题，请查阅官方文档或社区论坛获取帮助。
     
  • Jetson TX2开发文档和主板原理图
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    本资源包提供了详尽的NVIDIA Jetson TX2开发文档及主板原理图，助力开发者深入了解硬件架构与功能特性，加速嵌入式AI项目开发进程。 文件有三份：Jetson_TX2_Module_DataSheet_v1.1.pdf、Jetson_TX2_OEM_Product_DesignGuide_v20170501.pdf以及P2597_B04_OrCAD_schematics.pdf。
     
  • CUDA Cudnn Torch Torchvision 安装包
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    本安装包包含CUDA、cuDNN、Torch和Torchvision等深度学习开发必备组件，便于开发者快速搭建GPU加速的PyTorch环境。 cuda, cudnn, torch 和 torchvision 是一些常用的深度学习工具和技术。
     
  • Jetson TX2 数据手册
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    《Jetson TX2 数据手册》提供了详尽的技术规格和操作指南，帮助开发者深入了解NVIDIA Jetson TX2模块的各项功能与应用。 英伟达Jetson_TX2_Module_DataSheet_v1.1等4个文档资料。
     
  • Windows 11 + Ubuntu 24.04，安装Ubuntu 24.04、NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN
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    本教程详解在预装了Windows 11的电脑上，如何双系统安装Ubuntu 24.04，并配置NVIDIA显卡驱动、CUDA及cuDNN环境。 根据提供的信息，我们可以总结出以下知识点： ### 一、安装 Ubuntu 22.04 #### 步骤详解： 1. **下载 Ubuntu ISO 文件** 访问 Ubuntu 官方下载页面，并下载 Ubuntu 22.04 的 ISO 文件。 2. **创建启动盘** 使用 Rufus 工具将下载好的 ISO 文件烧录到 U 盘上。确保选择正确的选项以确保 U 盘兼容性和可启动性。 3. **设置 BIOS 启动顺序** 重启计算机并进入 BIOS 设置（通常通过按 F2 或 F12 键），设置 U 盘为第一启动项。 4. **安装 Ubuntu** 跟随屏幕提示完成 Ubuntu 的安装。注意，在安装过程中不要选择安装第三方图形驱动，这会导致后续安装 Nvidia 驱动出现问题。 ### 二、安装 Nvidia 驱动 #### 步骤详解： 1. **连接网络** 确保 Ubuntu 22.04 已连接到互联网。 2. **选择 Nvidia 驱动** 打开“软件与更新”，选择合适的 Nvidia 驱动进行安装。注意，应根据自己的显卡型号选择合适的驱动版本。 3. **应用更改并重启** 安装驱动后，系统可能会提示重启以完成安装。 4. **验证驱动安装** 使用 `nvidia-smi` 命令在终端中检查 Nvidia 驱动是否正确安装。如果看到 GPU 信息，则表示安装成功。 ### 三、安装 CUDA #### 步骤详解： 1. **下载 CUDA** 访问 NVIDIA 开发者网站，选择与当前 Nvidia 驱动版本匹配的 CUDA 版本进行下载。 2. **安装 CUDA** 使用终端执行安装命令，例如 `sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run`。确保使用正确的 CUDA 版本段落件名。 3. **配置环境变量** 编辑 `.bashrc` 文件，添加 CUDA 的路径至 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中，保存更改并使环境变量生效。 4. **验证安装** 在终端中执行 `nvcc -V` 命令，如果显示出 CUDA 的版本信息，则表示安装成功。 ### 四、安装 cuDNN #### 步骤详解： 1. **下载 cuDNN** 访问 NVIDIA 的 cuDNN 下载页面，下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。 2. **安装 cuDNN** 使用 `dpkg` 命令安装下载好的 cuDNN 包，并复制密钥文件到指定目录下。 3. **验证安装** 使用命令进入相应目录，执行 `.bandwidthTest` 和 `.deviceQuery` 命令来验证 cuDNN 是否安装成功。 以上步骤提供了从零开始安装 Ubuntu 22.04、Nvidia 驱动、CUDA 和 cuDNN 的详细指南。每一步都至关重要，特别是环境变量的配置和软件版本的匹配。对于新手来说，建议按照提供的链接进行逐步操作，而有一定经验的用户则可以根据上述步骤快速完成安装。
     
  • 详解在Ubuntu16.04上安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN的教程
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu 16.04系统中安装NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包及cuDNN库，适用于深度学习开发环境搭建。 在本教程中，我们将深入探讨如何在Ubuntu 16.04系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA工具包以及cuDNN库。这个过程对于那些想要利用GPU进行深度学习和高性能计算的用户来说至关重要。 首先，请确保你的GPU支持CUDA。通过运行`lspci | grep -i nvidia`命令，你可以查看系统中是否有NVIDIA GPU，并确认其型号。接下来，确定你的Linux内核版本，可以使用`uname -m`以及检查文件中的信息来完成此步骤（例如使用 `cat /etc/*release*` 命令）。 在安装NVIDIA驱动前，请先卸载已存在的旧版驱动程序。对于通过`apt-get install nvidia-xxx`命令安装的驱动，可以使用以下命令进行删除：`sudo apt-get remove --purge nvidia-*`；如果是通过.run文件形式安装，则需要首先赋予其执行权限（例如 `sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-*.run`），然后运行卸载命令（如 `sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --uninstall`）。 接下来，你需要禁用开源的NVIDIA驱动nouveau。在文件 `/etc/modprobe.d/blacklist.conf` 的末尾添加以下行：`blacklist nouveau` 和 `options nouveau modeset=0` ，然后运行命令 `sudo update-initramfs -u` 更新初始化RAM文件系统。重启计算机，通过执行命令 `lsmod | grep nouveau` 检查nouveau是否已被禁用。 在关闭X-Window服务后（例如使用：`sudo service lightdm stop`），切换到命令行界面（可以通过按Ctrl+Alt+F1实现）。从NVIDIA官方网站下载最新的驱动程序，赋予下载的.run文件执行权限，并通过 `sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-*.run --no-opengl-files` 命令进行安装。成功后，请运行 `nvidia-smi` 和 `nvidia-settings` 来验证驱动是否正确安装。 接下来是CUDA的安装步骤。访问NVIDIA开发者网站，下载与你的系统兼容的CUDA runfile包，并通过命令（如：`sudo sh cuda__linux.run`）进行安装，在此过程中选择不同意重新安装驱动程序，但同意安装CUDA工具包。此外，请按照提示设置路径并创建必要的符号链接。完成后，编辑 `~/.bashrc` 文件并在末尾添加以下内容以配置环境变量： ``` export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 然后执行命令：`source ~/.bashrc` 使更改生效。 可以通过运行 `nvcc -V` 命令来验证CUDA的安装是否成功。为了测试其功能，可以编译并运行一些示例程序（如deviceQuery和bandwidthTest）。这些步骤将确保你的系统已准备好进行GPU加速计算任务。 对于cuDNN库而言，通常它与CUDA配套使用以支持深度学习应用。你需要从NVIDIA官方网站下载相应的.tgz文件，并解压后按照以下操作安装：复制包含头文件的目录到 CUDA 的 `include` 目录下；将库文件移动至 CUDA 的 `lib64` 目录中，同时更新 `.bashrc` 文件中的环境变量配置（如LD_LIBRARY_PATH）。完成这些步骤之后，在TensorFlow或PyTorch等深度学习框架中使用cuDNN将会极大地加速神经网络的计算过程。 安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN需要一定的耐心及对Linux系统的深入理解。一旦成功，你的系统将能够充分利用NVIDIA GPU的强大性能，并为深度学习与高性能计算任务提供支持。请确保每个步骤都严格按照说明执行以避免可能遇到的问题。