ubuntu18.04+Pytorch+cuda10.1+cuDNN配置踩坑记

当前的主流深度学习环境配置应该都是ubuntu16.04+cuda8.0（或9.0），首次配置ubuntu18.04+Pytorch1.0.1+cuda10.1+cuDNN，踩了不少坑，配置快两天了，心态略崩，记录下来缓和一下此时的心情！

参考资料：
1. Ubuntu 16.04 上安装 CUDA 9.0 详细教程（强烈推荐阅读，18.04安装类似）
2. 解决Ubuntu18.04安装Nvidia驱动开机卡死

先总结一下问题：
ubuntu18.04安装软件与更新->附加驱动中的GTX1080驱动本身没有问题，但是安装了CUDA之后重启就会出现输完密码司机的情况，这也是本文主要说明的问题。

再说一下结果：
使用cuda10.1自带的n卡驱动安装的，还是会出现直接输入密码死机的情况，但是找到了解决办法（并不好用，但是没有办法）。

首先~~按照win10下安装类似在anaconda目录建了一个虚拟环境，打算在虚拟环境下安装pytorch+cuda+cudnn，但是装完发现都在base环境下，不知道怎么回事，求解答。。~~安装Pytorch，安装之前切记提前看好Pytorch gpu版支持的cuda版本，一定要与下载的cuda相同（我这里Pytorch支持的是cuda10.0，下载安装的cuda是10.1版本，亲测可行）
安装CUDA10.1，这里也是上面问题出现的主要步骤。一般选择下载就是runfile和deb两个类型。在选择下载之前，先看一下我踩的坑。第一次下了deb版本，直接在图形界面终端用sudo dpkg -i <文件名>安装的，安装重启后就出现输入登录密码后黑屏死机的情况。先说明一下，这里是n卡驱动的问题，如果遇到这种情况，这里给出了解决方案：

重启电脑，在logo出现时一直按shift进去grub启动界面

选择“ubuntu高级设置”，回车，可以看到第二项"recovery mode"，光标移到该选项，按下字母“e”，进行编辑。

光标移动到以字符"linux"开头的那一行，将它的"ro recovery nomodestset"，修改为"rw single init=/bin/bash"，这一行后面如果还有内容全部删除（只是删除本行后面的内容，不要删除下一行的内容），然后按"ctrl+x"或"F10"重新载入，进入单用户模式。

接下来会进入单用户root模式，我们可以输入下面命令卸载Nvidia驱动：
apt remove nvidia* --purge
卸载过程中选择“Y”即可全部删除，删除完成后重启输入密码就能进去图形界面啦!

既然N卡驱动和ubuntu系统这么不对付，我们是不是就不能用N卡了呢？不是这样的。机（ku）灵（bi）的我又查阅了很多资料，终于意外的发现了这篇圣经，他解决的是16.04上安装N卡驱动后重启在登录界面无限循环的问题，但是却给了我一个思路去解决输入密码后死机的问题。

大家可以直接按照原作者的步骤来做，因为ubuntu版本更新的原因，有少量步骤结果略有不同，但是大体上还是一样的，即选择runfile文件下载，在TUI（即文本命令行界面，ubuntu18.04进入很迷，一般是在重启后ubuntu的logo出现时按ctrl+alt+F2～F6都行，然后ctrl+alt+F1回到图形界面，如果时机掌握的不好就重启再试一次吧哈哈）界面登录，并安装.run文件，这里建议将.run文件名更改为类似cuda10.1.run，并将文件放在 /home/<用户名> 目录下，方便安装。

这里注意，cuda10.1安装提示可能与原博文中有出入，先输入accept，然后选择install安装即可。安装完成后按照文章中步骤测试。再次重启后，会发现直接进去还是会死机（心如死灰。。）。怎么办呢？

重点来了！！！

再次重启，出现ubuntu logo时，按下ctrl+alt+F2～F6都行（我这里是这样），然后ctrl+alt+F1回到图形界面，输入密码，发现可以进去了，哈哈！！
亲测成功两次！目前打算非必要情况不关机或是重启了，太麻烦了。。

cuDNN的安装
这个就直接安装就行吧，选对版本，执行安装deb命令就行我记得是

sudo dpkg -i <deb文件路径和文件名>
sudo apt install libcudnn7(写这篇文章时是cudnn7版本)

测试是否成功
终端进入anaconda下的Python，在这之前先看看是否配置过anaconda的python为终端默认python

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH="/home/xupp/anaconda3/bin:$PATH"

#测试Pytorch是否下载成功
import torch
#测试cuda能否使用，能使用则返回True
print(torch.cuda.is_available())

True
#测试cuDNN是否正常，正常返回True
from torch.backends import cudnn
a = torch.tensor(1.)
cudnn.is_acceptable(a.cuda())

True

2019.4.19更新...

感谢@Johnson_Yep同学的留言，这里解决了两个问题：

TUI界面下，Ctrl+Alt+F1+F2一起按一定能进入图形界面（讲真，这是我第一次同时按4个键，哈哈..）
与NVIDIA驱动冲突的是gdm3显示管理，可以换成lightdm试试
sudo apt install lightdm
切换方式可以自行上网搜索

这里留下的几个问题是：

为什么在anaconda目录下创建的虚拟环境中操作，最后东西都安装到base中了？
实测anaconda下利用conda创建虚拟环境可以使用，但是利用其他方法创建不可以。
ubuntu18.04进入TUI（命令行模式）的快捷键到底是啥？（有时候按ctrl+alt+F1就锁屏死机了。。。但是有时候就可以回到图形界面，迷得一批。。）
TUI界面下，Ctrl+Alt+F1+F2一起按一定能进入图形界面
ubuntu18.04中查看cudnn版本的方法是什么？百度到的那行命令
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
不管用，没有这个cudnn.h文件
个人感觉是安装方式不同，我是直接用deb安装的，用压缩包安装应该是有.h文件的。
大家要是有什么好的解决办法请一定给我留言，欢迎讨论！