ubuntu16.04配置cuda8.0+cudnn6+tensorflow1.4

安裝相關依賴項

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

安裝nvidia驅動

首先去官網(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看適合本身顯卡的驅動:python

安裝以前先卸載已經存在的驅動版本:
sudo apt-get remove --purge nvidia*
若電腦是集成顯卡(NVIDIA獨立顯卡忽略此步驟),須要在安裝以前禁止一項:
sudo service lightdm stop
執行如下指令安裝驅動:
sudo apt-get install nvidia-384 #注意在這裏指定本身的驅動版本!
安裝完成以後輸入如下指令進行驗證:
sudo nvidia-smi
若列出了GPU的信息列表則表示驅動安裝成功。
 
注:新主板的話UEFI,要把security boot關掉
重裝顯卡驅動:
關掉security boot
Ctrl+Alt+F1進入命令行模式
sudo service lightdm stop 關閉圖形界面
sudo apt-get remove --purge nvidia* 刪除原有驅動
sudo apt-get install nvidia-384 安裝顯卡驅動
sudo service lightdm start 開啓圖形界面
sudo reboot 重啓
啓動器/菜單等消失

重置compiz:linux

dconf reset -f /org/compiz/編程

重置compiz後,使用如下命令重啓Unity:vim

setsid unityruby

此外,若是你想將Unity圖標也進行重置,試試如下的命令吧:bash

unity --reset-icons網絡

 

cuda安裝

CUDA是NVIDIA的編程語言平臺,想使用GPU就必需要使用cuda。
(1)下載CUDA
首先在官網上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下載CUDA:

下載完成後執行如下命令:
sudo sh cuda_8.0.27_linux.run
而後會出現一個神奇的界面,須要一直按enter鍵, 除了nvidia顯卡選項必須選擇no(這個咱們以前裝過了)其餘都按照默認來。
安裝完畢後,再聲明一下環境變量,並將其寫入到 ~/.bashrc 的尾部:
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}}

而後設置環境變量和動態連接庫,在命令行輸入:app

$ sudo gedit /etc/profile

也可使用vim打開編程語言

sudo apt-get install vim-gtkpost

sudo vim /etc/profile

在打開的文件末尾加入:

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

保存以後,建立連接文件:

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

在打開的文件中添加以下語句:

/usr/local/cuda/lib64

而後執行

sudo ldconfig

使連接當即生效。
測試cuda的Samples:

cd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery make sudo ./deviceQuery

若是顯示的是一些關於GPU的信息,則說明安裝成功了。

cudnn6安裝

cuDNN是GPU加速計算深層神經網絡的庫。

首先去官網(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)下載cuDNN,可能須要註冊一個帳號才能下載。

下載包:cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解壓後獲得 cuda 文件夾
在cuda 目錄下執行以下命令:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/

python+pip安裝

sudo apt-get install python

For Python 3

sudo apt-get install python3-pip
vsudo apt-get install python3-pip python3-de

For Python 2

sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install idle2

sudo apt-get install idle3

安裝tensorflow

去清華tensorflow找安裝鏡像
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
選擇本身匹配的tensorflow版本號就行了

sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

注:cudnn6支持的是tensorflow1.3及以上

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