1.安裝nvidia 驅動

1.1下載官方驅動程序

http://www.geforce.cn/drivers

根據自己的顯卡顯卡型號選擇相應的驅動

1.2屏蔽nouveau驅動

輸入 cd /lib/modules

輸入 ls
會顯示4.13.0-37-generic，4.13.0-36-generic,我們目標是最新的那個版本，每個人可能不同，記得下面輸入選擇自己電腦上最新的那個版本號就行了
輸入 sudo mv /lib/modules/4.13.0-37-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko /lib/modules/4.13.0-37-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko.org

更新操作

sudo update-initramfs -u

重啟計算機!!! 重啟計算機!!! 重啟計算機!!!

可以查看是否屏蔽成功，沒有任何輸出即為成功

輸入?lsmod | grep nouveau

1.3開始安裝

先按Ctrl + Alt + F1到控制臺，關閉當前圖形環境

sudo service lightdm stop

再安裝驅動程序

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files?

最后重新啟動圖形環境

sudo service lightdm start?

1.4.驗證安裝

nvidia-smi

2 cuda 安裝

下載地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2.1安裝

sudo sh cuda_10.1.168_418.67_linux.run

會出安裝提示，在這我們需要注意不要安裝nvidia 驅動

?2.2配置環境變量：

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1

3安裝cudnn

下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

3.1解壓和復制

解壓cudnn-9.0-linux-x64-v7.3.1.20.solitairetheme8的后綴名修改為tgz，然后用如下命令解壓

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

解壓下載的文件，可以看到cuda文件夾，在當前目錄打開終端，執行如下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
?
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
?
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
?
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

3.2查看cudnn版本

在終端輸入

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

4 安裝拼音輸入法

我們選擇googlepinyin

sudo apt-get install fcitx sudo apt install fcitx-googlepinyin

1.system setting-> language support -> keyborad input method system 選擇 fcitx

3. Log Out，再Log In

4. 在屏幕右上角，點擊企鵝圖標，在下拉菜單中選中Text Entry Setting...

5. 在Text Entry對話框中，找到Input sources to use列表，點擊加號"+"按鈕

6. 在查找輸入框中輸入"Google"，應該能發現Google Pinyin (Fcitx)，選中該選項

7. 使用"Ctrl + Space"即可切換輸入法

5 安裝opencv

下載opencv：https://opencv.org/releases/

sudo apt-get install cmake

5.1安裝相關依賴

sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev libavformat-dev libjpeg-dev libswscale-dev libtiff5-dev
sudo apt-get install libgtk2.0-dev
sudo apt-get install pkg-config

5.2 安裝

mkdir build

cd build

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

在這一步出現下載ippicv阻塞

我們需要另行下載ippicv

opencv 解決ippicv下載失敗問題ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz離線下載

gedit ~/opencv_source/opencv/3rdparty/ippicv/ippicv.cmake #就是這個文件的路徑 ?

將47行

? "https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv_3rdparty/${IPPICV_COMMIT}ippicv/"

改為中手動下載的文件的本地路徑(也就是將網絡下載的模式改為本地文件下載的模式):

“file:~/home/temp/” #（僅供參考，根據自己的路徑填寫）

sudo make install

5.3 配置

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf

添加：

/usr/local/lib

生效

sudo ldconfig

配置bash

sudo gedit /etc/bash.bashrc

在末尾添加：

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/usr/local/lib/pkgconfig export PKG_CONFIG_PATH

生效：

source /etc/bash.bashrc

找到 opencv/samples/cpp/example_cmake 目錄下，官方已經給出了一個cmake的example，我們可以拿來測試下。按順序執行：?

cmake . make ./opencv_example

6 安裝tensorflow

sudo pip install -U virtualenv

virtualenv --system-site-packages -p python3 ./tf2_py3

source tf2_py3/bin/activate

pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0

驗證

sudo apt install ninja-build

import tensorflow as tfprint(tf.__version_) tf.test.is_gpu_available()

7.安裝vscode

• sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-desktop/ubuntu-make
• sudo apt-get update
• sudo apt-get install ubuntu-make
• umake ide visual-studio-code

8.升級pip3(其他方式升級后，還是老的版本)

• curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

• python3 get-pip.py

• pip3 -V

python3.7 install?

https://segmentfault.com/a/1190000018264955

總結

以上是生活随笔為你收集整理的ubuntu16.04 计算视觉算法相关软件安装 亲测可用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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