Para o TensorFlow, eu gostaria de instalar o CUDA. Como faço isso no Ubuntu 16.04?

Instale o CUDA para Ubuntu

Há um guia de instalação do Linux . No entanto, são basicamente apenas essas etapas:

1. Faça o download do CUDA : usei a versão 15.04 e "runfile (local)". Isso é de 1,1 GB.
2. Verifique a soma md5: md5sum cuda_7.5.18_linux.run. Continue apenas se estiver correto.
3. Remova qualquer outra instalação ( sudo apt-get purge nvidia-cuda*- se você quiser instalar os drivers também sudo apt-get purge nvidia-*.)
   1. Se você deseja instalar os drivers de vídeo ^(*) , efetue logout na sua GUI. Vá para uma sessão do terminal ( ctrl+ alt+ F2)
   2. Pare lightdm: sudo service lightdm stop
   3. Crie um arquivo /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.confcom o seguinte conteúdo: blacklist nouveau options nouveau modeset=0
   4. Então faça: sudo update-initramfs -u
4. sudo sh cuda_7.5.18_linux.run --override. Certifique-se de dizer yo link simbólico.
   1. Inicie o lightdm novamente: sudo service lightdm start
5. Siga as instruções da linha de comando

Veja também: NVIDIA CUDA com Ubuntu 16.04 beta em um laptop (se você mal puder esperar)

Notas : Sim, existe a possibilidade de instalá-lo via apt-get install cuda. Eu sugiro fortemente não usá-lo, pois altera os caminhos e dificulta a instalação de outras ferramentas.

Você pode também estar interessado em Como instalar o CuDNN no Ubuntu 16.04? .

*: Não instale os drivers de vídeo com este script. Eles são velhos. Faça o download dos mais recentes em http://www.nvidia.com/Download/index.aspx

Verifique a instalação do CUDA

O comando a seguir mostra a versão atual do CUDA (última linha):

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Sep__4_22:14:01_CDT_2016
Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.44

O comando a seguir mostra a versão do seu driver e quanta memória da GPU você possui:

$ nvidia-smi
Fri Jan 20 12:19:04 2017       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.57                 Driver Version: 367.57                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce 940MX       Off  | 0000:02:00.0     Off |                  N/A |
| N/A   75C    P0    N/A /  N/A |   1981MiB /  2002MiB |     98%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1156    G   /usr/lib/xorg/Xorg                             246MiB |
|    0      3198    G   ...m,SecurityWarningIconUpdate<SecurityWarni   222MiB |
|    0      6645    C   python                                        1510MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Consulte também: Verifique a instalação do CuDNN

Socorro! O novo driver não funciona!

Não entre em pânico. Mesmo se você não conseguir ver nada no seu computador, as etapas a seguir devem levar você de volta ao estado anterior:

1. Pressione shiftdurante a inicialização
2. Entre em um shell raiz
3. Torne gravável por mount -o remount,rw /( -é ?e /está -no layout americano)
4. sh cuda_7.5.18_linux.run --uninstall
5. sudo apt-get install nvidia-361 nvidia-common nvidia-prime nvidia-settings

Drivers gráficos

Instalar os drivers gráficos é um pouco complicado. Isso precisa ser feito sem suporte gráfico.

1. Saia da sua sessão atual do X.
2. Ctrl+ Alt+ F4(você pode voltar com Ctrl+ Alt+ F7)
3. Você deve remover todos os outros drivers antes.
   1. Pesquise-os por dpkg -l | grep -i nvidia
   2. Remova-os por sudo apt-get remove --purge nvidia-WHATEVER
4. Pare o lightdm via sudo service lightdm stop
5. Pode ser necessário, na rebootsua lista negra / PC, o driver nouveau ( tutorial em alemão )

Tentei instalar várias vezes por meio do arquivo .run, mas sempre surgia algum erro e eu corri para um loop de login ou perdi completamente a exibição. Portanto, eu recomendaria usar o arquivo .deb e não mexer no gerenciador de exibição.

O Guia de instalação da NVIDIA CUDA para Linux é um excelente link que lista os detalhes completos. Certifique-se de seguir cada etapa conforme indicado.

Para instalar o driver Nvidia, você pode fazer o seguinte:

1. No menu "Pesquisar no seu computador", no Ubuntu, no canto superior esquerdo, procure "Drivers adicionais" (você também pode fazer Configurações do sistema-> Software e atualizações-> Drivers adicionais)

2. No menu exibido, selecione um dos drivers da Nvidia e clique em "Aplicar alterações" (esta etapa usa a Internet. Se ainda assim falhar, o servidor proxy poderá estar bloqueando o download).

3. Reinicie seu sistema.

4. Abra uma janela do terminal e digite nvidia-smi. Se o seu driver foi instalado corretamente, você verá algo como:

+ ------------------------------------------------- ----- +                       
| NVIDIA-SMI 3.295.41 versão do driver: 295.41 |                       
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- +
| Nb. Nome ID do barramento | ECC volátil SB / DB |
| Uso / limite de energia da temperatura do ventilador | Uso de memória | GPU Util. Computar M. |
| =============================== + =================== ===== + ====================== |
| 0. Tesla C2050 | 0000: 05: 00.0 Ativado | 0 0
| 30% 62 C P0 N / A / N / A | 3% 70MB / 2687MB | 44% Padrão |
| ------------------------------- + ----------------- ----- + ---------------------- |
| Processos de computação: GPU Memory |
| PID da GPU Nome do processo Uso |
| =================================================== ============================ |
| 0. 7336 ./align 61MB |
+ ------------------------------------------------- ---------------------------- +

Você pode instalar facilmente o CUDA de acordo com o link anterior agora. Em resumo:

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

Faça o download de um kit de ferramentas aqui e instale o .debarquivo (substitua o nome de acordo)

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb

então corra:

sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

Eu também tentei abordagens de diferença para instalar o Cuda 8.0 no Ubuntu 16.04. Finalmente, estas são as etapas que fazem o truque. Eu segui este tutorial e atualizei as etapas corrigidas da seguinte maneira.

1. Atualize o sistema

   apt-get update && apt-get upgrade 
   

2. Faça o download do VirtualGL e instale-o. Para instalar

   dpkg -i virtualgl*.deb
   

3. Baixe e instale o CUDA 8.0　e instale-o. Eu sugiro fazê-lo vs através da internet. Assim,

   　

4. Instale as dependências necessárias.

   apt-get install linux-headers-$(uname -r)
   apt-get install freeglut3-dev libxmu-dev libpcap-dev
   

5. Atualize o PATH do sistema em .bashrc, que pode ser encontrado no diretório inicial. Observe que se você instalar essas coisas no local da diferença, atualize o caminho de acordo com isso.

   export PATH=$PATH:/opt/VirtualGL/bin
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
   

6. Instale o bumblebee-nvidia e o primus.

   apt-get install bumblebee-nvidia primus
   

7. Edite o arquivo de configuração do zangão para que o zangão saiba que estamos usando o driver NVIDIA. Atualize o caminho de acordo com o seu sistema. Aqui está uma visão de referência que ajudará.

   sudo nano +22 /etc/bumblebee/bumblebee.conf 
   

   Adicionar, acrescentar:

   [bumblebeed]
   ServerGroup=bumblebee
   TurnCardOffAtExit=false
   NoEcoModeOverride=false
   Driver=nvidia
   XorgConfDir=/etc/bumblebee/xorg.conf.d
   Bridge=auto
   PrimusLibraryPath=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/primus:/usr/lib/i386-linux-gnu/primus
   AllowFallbackToIGC=false
   Driver=nvidia
   [driver-nvidia]
   KernelDriver=nvidia
   PMMethod=auto
   LibraryPath=/usr/lib/nvidia-367:/usr/lib32/nvidia-367
   XorgModulePath=/usr/lib/xorg,/usr/lib/xorg/modules
   XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
   Driver=nouveau
   [driver-nouveau]
   KernelDriver=nouveau
   PMMethod=auto
   XorgConfFile=/etc/bumblebee/xorg.conf.nouveau
   

8. Execute o seguinte e grave o endereço PCI da sua placa de vídeo.

   $ lspci | egrep 'VGA|3D'
   00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Device 5916 (rev 02)
   01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 179c (rev a2)
   

9. Edite o arquivo xorg.conf.nvidia para que ele saiba o endereço PCI (01: 00.0 para mim) da sua placa de vídeo. Atualize o endereço PIC conforme abaixo na seção "ServerLayout"

   sudo nano /etc/bumblebee/xorg.conf.nvidia
   

   Adicionar, acrescentar:

   Section "ServerLayout"
       Identifier  "Layout0"
       Option      "AutoAddDevices" "false"
       Option      "AutoAddGPU" "false"
       BusID "PCI:01:00.0"
   

10. Reinicie o sistema e divirta-se executando alguns códigos de amostra.

    sudo shutdown -r now
    

Os passos que funcionaram para mim:

1. sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit OU 1 '. as instruções de instalação aqui

2. Você precisa selecionar em Software e atualizações / Drivers adicionais o driver nvidia (375, no meu contexto)

3. Siga a tela azul ao reiniciar e somente a partir daí desative a inicialização segura inserindo sua senha definida durante a instalação do driver da nvidia. (qualquer inicialização segura desativada pelo BIOS não funcionou para mim).

Agora a saída do teste de instalação foi bem-sucedida.

Eu escrevi um post sobre isso há um tempo atrás - Instalação do kit de ferramentas Nvidia CUDA - ubuntu 16.04 LTS - notes /

Meu ambiente: inicialização dupla do Windows 10 e Ubuntu 16.04 LTS.

Copiando e colando aqui alguns dos principais aprendizados. Consulte a postagem do blog para obter instruções detalhadas (apenas para evitar duplicatas)

Aprendizagem principal:

• Desabilite a inicialização segura na configuração de firmware UEFI (faça isso no modo BIOS / reinicie a partir da inicialização avançada do Windows). (Tentei por séculos esperando poder fazê-lo funcionar com o Secure Boot ativado. Sem sorte, o Secure Boot impediu que o driver da Nvidia fosse instalado corretamente no Ubuntu . Desabilitar o Secure Boot acaba sendo a única solução de trabalho para mim - se você puder instale o driver da Nvidia sem precisar desabilitar a Inicialização segura, avise-me)
• Siga o Guia de instalação do Linux CUDA .
• (opinativo ...) Use a instalação do Linux .deb (gerenciador de pacotes) (para simplificar.). Baixe o arquivo .deb em um navegador. Instale a partir da linha de comando do terminal.
• (opinativo ...) Não use a instalação do runfile (muito complicado).

 Instruções detalhadas:

Consulte a instalação do kit de ferramentas Nvidia CUDA - ubuntu 16.04 LTS - notes /

Consegui funcionar depois de ler várias postagens: eu já tinha uma placa ATI no computador, o que acabou sendo muito útil. Instalei o GTX 1070 ao lado da ATI e comecei a instalar o Kubuntu 16.04. Somente a tela conectada à placa ATI tinha imagem inicialmente, o que me permitiu instalar o driver NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run baixado do site do fornecedor. Para instalar o CUDA, baixei o arquivo cuda_7.5.18_linux.run. Instalei o cuda toolkit usando dois comutadores:

cuda_7.5.18_linux.run --silent --toolkit

As amostras cuda também podem ser instaladas a partir do arquivo .run. Um problema foi cuda não gosta de gcc5. Então fiz sudo apt-get install gcc-4.8e alterei o gcc padrão para esta versão:

cd /usr/bin/
sudo unlink gcc
sudo ln -s gcc4.8 gcc
sudo unlink g++
sudo ln -s g++-4.8 g++

Substituí o gcc pelo gcc5 após a instalação do cuda. Compilar as amostras de cuda também precisa ser feito com o gcc4.8, o gcc4.9 pode funcionar, mas eu não tentei.

Um método geralmente preferido é instalar o SW via arquivos deb, quando disponíveis, pois eles fornecem uma maneira mais robusta de lidar com dependências e um método mais confiável para remover o SW. O candidato a lançamento do CUDA 8.0 estava disponível para 16.04 (na zona dev) dessa maneira e agora o CUDA 8.0 para Ubuntu 16.04 está disponível através de arquivos deb (local) e (rede): https://developer.nvidia.com/cuda -Transferências

Apenas um lembrete gentil, o Ubuntu 16.04 pode não instalar o cuda no local assumido /usr/local/cuda-8.0.61. Portanto, export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}pode não funcionar.

Quando estava tentando instalar "cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb" no Ubuntu 16.04, simplesmente segui as instruções aqui http://docs.nvidia.com/cuda/cuda -install-guide-linux / index.html # post-installation-actions . No entanto, não foi possível compilar cuda-install-samples-8.0.61.sh \ home ou nvcc -V

Aconteceu que o Ubuntu instalou o cuda em /usr/local/cuda-8.0vez do local assumido /usr/local/cuda-8.0.61. Por isso, mudei export PATH=/usr/local/cuda-8.0.61/bin${PATH:+:${PATH}}para export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}e instalei com êxito o cuda.

A resposta aceita não funcionou no meu caso. Eu estava instalando o CUDA 8.0 no meu labtop com as seguintes especificações:

• Placa de vídeo: GeForce GTX 950M (cc 5.0)
• CPU: Intel Core i7-6700HQ (com Intel HD Graphics 530)

O guia a seguir instala o driver NVIDIA primeiro e depois instala o CUDA 8.0.

Instalando o CUDA 8.0 em uma nova instalação do Ubuntu 16.04

1. Inicie [Software e atualizações]. Selecione a guia [Drivers adicionais].

2. Na lista, encontre sua placa gráfica. Entre os drivers que podem ser usados ​​para a placa, escolha o driver proprietário da NVIDIA. Em seguida, pressione o botão [Aplicar alterações]. No meu caso, sob o nome da placa gráfica "NVIDIA Corporation: GM107M [Geforce GTX 950M]", havia duas seleções:

   • Usando o driver binário NVIDIA - versão 375.66 da nvidia-375 (proprietário, testado)
   • Usando o servidor X.Org X - driver de vídeo Nouveau do xserver-xorg-video-nouveau (código aberto)

3. Exclua os drivers de vídeo padrão instalados com $ sudo apt remove xserver-xorg-video*.

4. Reinicie.
5. Faça o download do CUDA 8.0 Toolkit aqui . Entre os tipos de instalador, escolha "runfile (local)". Isso baixa cuda_8.0.61_375.26_linux.run.
6. Execute o instalador com $ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run.
   • [Opcional] Se a versão do driver NVIDIA atualmente instalada for superior à versão do driver contida no instalador baixado, você poderá optar por não instalar o driver durante a instalação do CUDA. No meu caso, como eu já tenho a versão do driver 375.66, que é maior que a 375.26contida no instalador, optei por não instalar.
7. Após a instalação, configure seu caminho binário e o caminho da biblioteca (você pode seguir as instruções do instller). Se você optar por configurar ld.so.confe ocorrer o seguinte erro:, libEGL.so.1 is not a symbolic linksiga a direção deste link .

Esta é uma resposta muuuuito longa, já que eu estava ferrando meu laptop várias vezes enquanto escrevia. No entanto, prefiro mantê-lo por muito tempo, pois talvez seja útil para outras pessoas também;) A melhor parte da minha resposta começa em Editado-Atualizado

Tããããão, li todas as respostas aqui e em outros lugares, não sei por que, mas cada uma delas me causa um problema :(

Após 4 dias, reinstalar o Linux aqui e para cá é a maneira que funcionou para mim.

Antes de ir para o procedimento principal, quero mencionar um método alternativo.

método alternativo se você estiver usando um laptop:

Assim, você pode alternar entre sua nvidia e sua intel gpu no seu laptop usando

sudo prime-select intel
sudo prime-select nvidia

Em outras palavras, você pode alternar para a Intel e instalar a nvidia e voltar para a Intel para usos normais e sempre que desejar usar a opção de aprendizado profundo para a nvidia one.

De qualquer forma,

deixe-me falar sobre o método principal que finalmente funciona para mim (as informações aqui são extraídas principalmente do Link ):

Excluindo e eliminando todo o material existente da nvidia / cuda:

sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia-cuda*
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
sudo rm -rf  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

Então, apenas atualizamos tudo:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo reboot

Agora, haveria a possibilidade de você não conseguir fazer login e ficar preso no loop ...

Não se preocupe, eu enfrentei isso mais de 50 vezes ...

pressione ctr+alt+F2 digite seu nome de usuário e senha

agora digite estes:

sudo service lightdm stop

Opcionalmente, algumas pessoas também precisam digitar isso, honestamente, não sei qual é o uso dele: sudo init 3

sudo nano  /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

Adicionar, acrescentar

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

e salve e saia.

Então digite:

sudo update-initramfs -u

vá para o arquivo em que você tem o arquivo cuda .run e digite:

sudo sh cuda_8.0_linux.run --override
sudo service lightdm start
sudo reboot

Então, se você tiver sorte, poderá fazer login agora. Como você pode imaginar, eu não tive sorte e ainda não consegui entrar no f ****. Então eu tive que pressionar ctr+Alt+F2novamente e fazer o seguinte:

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

Agora eu poderia finalmente entrar.

Agora é a hora de definir os caminhos e verificar as instalações.

tipo:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64                         ${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

nvidia-smi
nvcc -V

deve mostrar que você tem cuda 8.

Também no caso de você também poder fazer o seguinte:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64


gedit ~/.bashrc

adicione estes no final:

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64

# Added by me on 2013/06/24
PATH=~/bin:$PATH
export PATH

Salve e saia do gedit. Tipo:

sudo ldconfig /usr/local/cuda-8.0/lib64

Uma pergunta para as pessoas que sabem mais do que eu:

Tudo parece funcionar, mas quando eu desligo / reinicializo o sistema por alguns segundos, ele mostra

Então, tudo parece funcionar, mas quando eu desligo / reinicializo o sistema por alguns segundos, ele mostra "Falha ao iniciar o carregamento de módulos do kernel" . Tentei este post, mas não está ajudando, por favor, deixe-me saber se você sabe como corrigi-lo.

----------------

Editado-Atualizado

Adivinha, eu estraguei tudo de novo.

Mas desta vez eu vim com uma solução muito mais fácil. e aqui está o ponto principal: às vezes precisamos dizer NÃO

Aqui está o que funciona muito bem para mim. depois de limpar e remover tudo e reiniciar o sudo, faça o seguinte:

sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

pressione ctr+alt+F2 digite seu nome de usuário e senha

agora digite estes:

sudo service lightdm stop

sudo sh cuda_8.0_linux.run  

IMPORTANTE: durante a instalação, a primeira pergunta solicita a reinstalação do driver novamente, DIGA NÃO a essa mãe f **** pergunta Diga sim para o restante deles: D depois de terminar.

sudo service lightdm start
press `alt+ctr+F7` 

faça o login no seu PC querido

Funcionou? Não há de quê :)

Inicialmente, tentei fazer essas sudo lightdm stopcoisas, mas isso levou a um loop de login. Então eu encontrei um novo método:

1. Copie o arquivo cuda_9.0.176_384.81_linux.run(no meu caso, era um arquivo de execução) para qualquer diretório, /home/<your_username>como Downloads ou Documentos ou qualquer outro lugar.

2. Depois disso, reinicie o computador e, quando o menu de inicialização do Ubuntu aparecer, vá para 'Opções avançadas → Modo de recuperação' (se ele não aparecer, mantenha pressionada a shifttecla durante a inicialização)

3. Selecione 'soltar no shell raiz', pressione ENTER para continuar quando solicitado, pressionando enter ou Ctrl-D.

   Editar : Execute mount -o rw,remount /para obter privilégios de leitura e gravação.

4. Vá para o diretório em que você copiou o arquivo de instalação cuda.

5. Execute o comando com base no tipo de arquivo, que pode ser encontrado em https://developer.nvidia.com/cuda-downloads após selecionar o destino desejado, como você fez anteriormente. No meu caso foisudo sh cuda_*.run

6. Este é um passo importante e prossiga devagar e com cuidado , quando a longa informação / contrato terminar ACEITO .

7. Em seguida, perguntará sobre a INSTALAÇÃO DO NVIDIA DRIVER e pressione sim ( y ).

8. Em seguida, ele provavelmente perguntará sobre a instalação das bibliotecas OpenGL , ignorá-lo porque pode substituir a instalação normal do driver e causar problemas , no meu caso. Então, pressione não ( n ).

9. Em seguida, vá em frente com todas as instalações e ela será concluída automaticamente e, finalmente, mostrará o arquivo de log/tmp .

10. Agora, reinicie o sistema digitando o comando reboot no shell do modo de recuperação.

11. Após a inicialização do sistema, ele pode não mostrar os arquivos de amostra CUDA, porque você precisa concluir estas duas etapas obrigatórias de pós-instalação:

    [A] Adicione o caminho correto para cuda.

    [B] Adicione o caminho correto para LD_LIBRARY_PATH

    Adicione o caminho ao arquivo ~ / .bashrc e execute source ~/.bashrcpara tornar o caminho permanente para que ele não desapareça após a reinicialização, confirme fechando o terminal atual e executando o segundo comando na etapa 12 novamente em outro terminal.

    Consulte Vá para 7. Ações pós-instalação

12. Para verificar se o CUDA está instalado corretamente ou não, execute os dois comandos mencionados abaixo e verifique se a nvcc -Vsaída está ou não

    cat /proc/driver/nvidia/version
    
    nvcc -V
    

13. Vá para ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuerye execute:

    make
    
    ./deviceQuery
    

    e combine a saída com esta imagem , você pode ser diferente, mas o formato da saída deve corresponder.

14. Parabéns você instalou o CUDA Toolkit com sucesso . Depois disso, vá aqui e tente alguns exemplos. Vá para 7.2 Ações recomendadas .

CORTESIA - DOCS CUDA TOOLKIT

PS - Qualquer tipo de crítica é bem-vinda, pede desculpas antecipadamente por qualquer erro, esta é minha primeira resposta no askubuntu.com.

MUITO OBRIGADO PELA LEITURA:)

Isso funcionou para mim

sudo rm /tmp/.X*-lock
sudo apt-get purge nvidia-*
sudo reboot
sudo service lightdm stop

Pressione Alt+f1

sudo rmmod nvidia
sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 
sudo service lightdm start

e reinicie

Tendo feito isso várias vezes, perdendo com êxito / sem êxito a minha tela, chegando aqui - obtendo informações - algumas bibliotecas cuda não no caminho, ausentes ou não instaladas - a maneira mais sadia é instalar os drivers Linux para o seu cartão nvidia https: // medium.com/techlogs/install-the-right-nvidia-driver-for-cuda-in-ubuntu-2d9ade437dec e trabalhe em imagens de docker nvidia-cuda - base ou devel.

Faça o mapeamento de volume da sua pasta de código para o contêiner - instale o que você deseja - O mesmo com o trabalho com keras ou tensorflow ou apenas o opencv puro

docker run --net = host --runtime = nvidia -it -v ~ / coding: / codificação da nvidia / cuda: / bin / bash

Nota O TF também vem com sua janela de encaixe