Ubuntu16.04+GTX 1080Ti+CUDA 8.0+cuDNN+Tesnorflow1.0深度學習服務器安裝之路

0.安裝背景

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• 系統：ubuntu 16.04
• 內核：4.4.0-140-generic
• GPU：GTX 1080Ti
• nvidia驅動版本： 384.111
• cuda： CUDA 8.0
• 深度學習庫cuDNN： cuDNN5.1
• tensorflow：1.0.1

1.安裝nvdia顯卡驅動

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下載nvidia顯卡驅動

去nvidia官網查詢顯卡對應的驅動，並下載。這裏的顯卡驅動下載連接：Download，密碼：mfxh
下載的時候要注意，顯卡驅動與ubuntu內核版本對應。對應表來自nvidia官網以下：

Distribution	Kernel*	GCC	GLIBC
Ubuntu 18.10	4.18.0	8.2.0	2.28
Ubuntu 18.04.1 (**)	4.15.0	7.3.0	2.27
Ubuntu 16.04.5 (**)	4.4	5.4.0	2.23
Ubuntu 14.04.5 (**)	3.13	4.8.4	2.19

刪除之前nvidia顯卡驅動版本

$ sudo apt-get install --purge nvidia*

關閉自帶nouveau顯卡驅動

$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文末添加：blacklist nouveau
執行命令

$ sudo update-initramfs -u

而後重啓機器。執行以下命令，確認一下是否關閉。若是什麼都沒顯示，表示已經刪除。

$  lsmod | grep nouveau

安裝nvidia顯卡驅動

ctrl+alt+F1進入tty1控制檯，輸入命令：

$ sudo service lightdm stop     //關閉桌面服務
$ cd Downloads/                     //進入下載的驅動所在路徑

/*  安裝顯卡驅動，參數解釋
 *  -no-x-check         關閉x服務器
 *  -no-nouveau-check 關閉自帶顯卡驅動
 *  -no-opengl-files   關閉OpenGl服務，不然會出現重複登陸的狀況
 */
$ sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

接下來進入安裝界面，首先要accept證書，後面的選項選擇默認的就好。
查看是否安裝成功：

$ nvidia-smi

若是安裝成功，應該如圖1：

圖1：nvidia驅動安裝成功 ###遇到的問題 **1.building kernel moduel** 出現錯誤： ERROR: An error occurred while performing the step: "Building kernel modules". See /var/log/nvidia-installer.log for details. 這是因爲ubuntu的內核與nvidia驅動版本不對應，本來個人機器是4.15 安裝 384顯卡驅動，每次都會出現build 的錯誤，後來將內核降爲4.4的，並將4.4的內核設置爲系統默認內核，因而安裝成功。 **2.重複登陸** 安裝驅動的時候得把opengl關掉，如前文安裝驅動時候的命令。 還有個緣由與問題一答案一致，ubuntu的內核與nvidia驅動版本不對應。因此建議安裝驅動後，將ubuntu內核版本自動更新關閉掉，不然內核自動更新了，nvidia並無自動更新，會致使ubuntu系統重複登陸。

2.安裝cuda

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版本對應

版本	Python版本	編譯器	CUDA最低版本	cuDNN最低版本
tensorflow_gpu-1.13.0	2.七、 3.3~3.6	4.8	10.0	7.4
tensorflow_gpu-1.5.0 ~1.12.0	2.七、 3.3~3.6	4.8	9	7
tensorflow_gpu-1.3.0 ~1.3.0	2.七、 3.3~3.6	4.8	8	6
tensorflow_gpu-1.0.0 ~1.2.0	2.七、 3.3~3.6	4.8	8	5.1

下載cuda toolkit 8.0

進入官網下載cuda toolkit 8.0（或者直接google cuda 8.0能夠直接進入），選擇電腦配置對應的版本，選擇runfile類型的文件，如圖2。

圖2：cuda下載

下載成功後，執行命令：

$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

而後進入安裝，一開始出現的一大堆文字都是End User License Agreement，能夠ctrl+c跳過，在隨後的協議選擇accept協議。注意，在Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?選擇no，由於咱們已經安裝過nvidia驅動了。
具體選項以下：

Logging to /tmp/cuda_install_32359.log
Using more to view the EULA.
End User License Agreement
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Preface
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The following contains specific license terms and conditions
for four separate NVIDIA products. By accepting this
agreement, you agree to comply with all the terms and
conditions applicable to the specific product(s) included
herein.


NVIDIA CUDA Toolkit


Description

The NVIDIA CUDA Toolkit provides command-line and graphical
tools for building, debugging and optimizing the performance
of applications accelerated by NVIDIA GPUs, runtime and math
libraries, and documentation including programming guides,
--More--(0%)

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: 

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
 [ default is /home/ai]: 

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...

Missing recommended library: libXmu.so

Installing the CUDA Samples in /home/ai ...

Copying samples to /home/kinny/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...

Finished copying samples.

配置環境

在~/.bashrc 的最後添加：

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}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

添加完必定要更新一下，不然會出現安裝成功可是沒法使用gpu的狀況。

$ source ~/.bashrc

3.安裝cudnn

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進入官網下載cuda toolkit 5.1，須要註冊才能使用。下載對應的文件，我這裏的下載選項爲Download cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0，下載下來的文件名爲cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz。
解壓文件

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

而後將庫和頭文件copy到cuda目錄（必定是你本身安裝的目錄如/usr/local/cuda-8.0）：

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

接下來修改文件的訪問權限

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

4.安裝tensorflow-gpu

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下載tensorflow-gpu

這裏安裝的是tensorflow1.0.1-gpu，下載連接：Download

下載pip

$ sudo apt-get install python-pip python-dev

使用pip安裝tensorflow

$ sudo pip install --upgrade ttensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

遇到的問題

1.tensorflow import error

圖3：Import Error 這裏是因爲沒有配置上文cuda環境致使的。 #參考 [1] https://blog.ailemon.me/2017/06/06/install-tensorflow-gpu-on-ubuntu-linux/ [2] https://blog.csdn.net/weiguangbanmo/article/details/83386715