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Ubuntu 16.04 安裝 CUDA 8.0 + cuDNN 8.0 + OpenCV 3.1.0 + Python 2.7 + Matlab 2014b + blas (mkl)

在 Ubuntu 16.04 上安裝 CUDA 8.0、cuDNN 8.0、OpenCV 3.1.0、Python 2.7、Matlab 2014b 及 BLAS (MKL)

隨著深度學習和計算機視覺的快速發展，許多開發者和研究人員需要在其系統上安裝一系列工具和庫，以便進行高效的計算和數據處理。本文將指導您如何在 Ubuntu 16.04 上安裝 CUDA 8.0、cuDNN 8.0、OpenCV 3.1.0、Python 2.7、Matlab 2014b 及 BLAS (MKL)。

安裝 CUDA 8.0

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一個平行計算平台和編程模型。要安裝 CUDA 8.0，請按照以下步驟操作：

  1. 首先，更新您的系統：
    2. sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
  2. 下載 CUDA 8.0 安裝包：

    3. 訪問 NVIDIA CUDA Downloads，選擇您的操作系統和版本，然後下載相應的安裝包。

  3. 安裝 CUDA：
    4. sudo sh cuda_8.0.XX_linux.run

    在安裝過程中，請選擇不安裝驅動程序（如果您已經安裝了最新的 NVIDIA 驅動程序）。

  4. 設置環境變量：
    5. echo 'export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

安裝 cuDNN 8.0

cuDNN 是 NVIDIA 提供的深度學習加速庫。要安裝 cuDNN 8.0，請遵循以下步驟：

  1. 訪問 NVIDIA cuDNN，註冊並下載 cuDNN 8.0 的 tar 文件。
  2. 解壓並安裝 cuDNN：
    3. tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安裝 OpenCV 3.1.0

OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫。安裝 OpenCV 3.1.0 的步驟如下：

  1. 安裝必要的依賴項：
    2. sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libatlas-base-dev gfortran
  2. 下載 OpenCV 3.1.0 源碼：
    3. git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 3.1.0
  3. 編譯和安裝 OpenCV：
    4. mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
make -j4
sudo make install

安裝 Python 2.7

Python 2.7 是一個廣泛使用的編程語言。要安裝 Python 2.7，請執行以下命令：

sudo apt-get install python2.7 python-pip

安裝 Matlab 2014b

Matlab 是一個強大的數據分析和計算工具。要安裝 Matlab 2014b，您需要擁有合法的安裝包。請按照以下步驟進行安裝：

  1. 將 Matlab 安裝包上傳到您的伺服器。
  2. 解壓並運行安裝程序：
    3. tar -xvf matlab_R2014b_glnxa64.tar.gz
cd matlab_R2014b_glnxa64
sudo ./install

安裝 BLAS (MKL)

BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）是線性代數的基本子程序。要安裝 MKL，請執行以下命令：

sudo apt-get install intel-mkl

總結

通過以上步驟，您應該能夠在 Ubuntu 16.04 上成功安裝 CUDA 8.0、cuDNN 8.0、OpenCV 3.1.0、Python 2.7、Matlab 2014b 及 BLAS (MKL)。這些工具和庫將幫助您在深度學習和計算機視覺領域中進行高效的開發和研究。如果您需要穩定的伺服器環境來運行這些應用，考慮使用我們的 香港VPS 解決方案，以獲得最佳性能和支持。

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