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
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
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
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。
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/
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
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