ubuntu16.04 安装tensorflow-gpu

 
 第一步 安装NVIDIA显卡驱动 

  1. 打开terminal（怎么打开？纳尼问度娘！），输入sudo apt-get update 更新系统（NVIDIA比较新的内核版本和ubuntu新版本有一定的对应关系；注意更新之后下次打开系统的时候在ubuntu选择页面选择新的内核的ubuntu，那个是新的？当然是数字大的那个就是啊） 

  2. 安装显卡驱动 打开 系统设置-软件更新-附加驱动，选择见图： 

  3.这里重启电脑！！！ 

  打开NVIDIA X Server Settings,图像如下就是安装成功啦（网上其他验证方法都可以参考啦） 

  ps:如果中途哪里弄错了，还是可以卸载原驱动重新安装滴，卸载方法： 

  sudo apt-get remove --purge nvidia --*,重新安装请看第一步即可。 

 
 第二步 安装CUDA8.0 

 
 1.下载CUDA8.0 

 
  CUDA 8.0下载地址： 

 
 https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 

 
 选择linux的deb版本，选择如下图，网上也有选择runfile版本，deb版本下好后是一个beb文件，runfile下好后是一个run文件，这两种都可以 

 
 2. gcc降低版本，其实ubuntu16.04自带的gcc5.4是支持我们下的这个比较新cuda8.0.61版本的，不降级是可以的。 

 
 由于这里gcc5.0以上版本和将要安装的环境不匹配，而ubuntu16.04自带gcc5.0以上版本，所以这里可以先在终端输入: 

 
 gcc --version 

 
 从而查看gcc的版本，如果在5.0以下就请调到下一个小步骤。降版本请在终端输入下面的几行命令： 

 
 再在终端输入： 

 
 gcc --version 

 
 结果如下： 

 
 3. CUDA8.0的安装 

 
 在下载好的文件夹所在目录里打开终端。在终端输入如图所示的三行命令： 

 
 安装好之后，会在ubuntu的/usr/local目录下出现一个名字叫cuda-8.0的文件夹和一个名字叫cuda的文件夹快捷方式，这个快捷方式指向cuda-8.0，其实就是点进去后就是cuda8.0里面的东西
 

 
 4. 配置环境变量： 

 
 先在终端执行如下命令打开配置环境变量的环境： 

  sudo gedit ~/.bashrc 

  再在打开的文档的最低端加上两行命令： 

  保存并关闭，执行如下命令使环境生效： 

 
 source ~/.bashrc 

真正安装我加的是这三行命令，应该都可以：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

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

安装cudnn：

去官网找对应的cuda的cudnn，应该只要下一个就行了吧，下载好后放在home目录下，

输入

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-ga.tgz（这个是你下好的cudnn文件名字，因人而异，就是个解压操作，也可以鼠标右击解压）比如解压解压后会看到一个cuda文件夹，里面包含了include以及lib64两个子目录里面放了几个文件。

接下来这三条说是命令其实就是复制操作，就是把你解压出来的cudnn几个文件复制到指定的文件夹中。在home目录下，就是直接进终端所在的目录执行：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include 回车

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 回车

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h/ usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 回车应该就配置完了。

但在有的博客cudnn下了四个文件：其他大部分教程应该都只下了第一个，是不是因为deb和runfile的不同，如果到上面还没装好，那我们就继续下其他三个，

ubuntu16.04 安装tensorflow-gpu

 
 2. 安装和验证 

 
 在下载目录下打开终端，执行下图四行代码进行解压其中一个压缩包并配置文件，图中是cuda9和cudnn7。这个无所谓，只是演示而已： 

ubuntu16.04 安装tensorflow-gpu

接下来解压剩下的三个安装包：

ubuntu16.04 安装tensorflow-gpu

 
 下面进行安装验证，如图：也可以找个卷积网络跑一下 

 
 第四步 安装tensorflow 

 
 1. 首先安装Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64,64位系统，它对应的python是3.5,而4.3对应的是python3.6,下好后是一个.sh文件
参考下面这个链 

https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77074665

  2：安装 
  pip install tensorflow-gpu==1.4.0 
卸载:pip uninstall tensorflow-gpu==1.4.0 
用pip安装是最容易的，用pip安装只会装 
 tensorflow-gpu，其他的依赖比如我们上面装得cuda和cudnn还得自己装，所以还有一种conda安装 
 
conda install 
 tensorflow-gpu==1.3
注意这里我好像只能装gpu1.3, 装1.4提示找不到包，用conda装tensorflow-gpu==1.3，它还会自动把运行tensorflow-gpu1.3的一些依赖比如cuda8.0和cudnn6给装上，非常方便，就不用上面我们自己手动装cuda和cudnn，好像用conda安装都是这样，一次性给你解决但有时找不到对应的包，但是用conda安装虽然我能运行成功tensorflow-gpu,测试了一个卷积网络，但是在我找的ctpn程序中运行却有问题，提示找不到CUDA_HOME和一些环境变量问题，感觉还是自己手动安装比较稳妥，
我是用conda安装的tensorflow-gpu，它自动安装的cuda和cudnn安在/home/wjc/anaconda3/pkgs这个目录下
了，我又手动装了cuda8.0,系统自动安在/usr/local目录下，并添加环境变量后，可以执行我的ctpn，但是后来我又把cuda的环境变量给删除了，又可以了，真是奇怪。但是我没有手动装cudnn，懒的装了，估计前面用了conda安装是已经装好了cudnn
 
 
总结一下：你用conda装tensoeflow-gpu超级方便，自动给你装cuda和cudnn，而且环境变量也不用管，应该是自动弄好 
 
要么你手动装cuda。先用conda装，有问题再手动装cuda 
 

 
 这里特别注意tensorflow的版本，根据官方文档（如下图），在博客里所说的配置下可以安装tensorflow1.4.0版本，博主就好几次因为安装了最新的tensorflow导致安装失败好几天找不到原因。 

这里附上官方安装说明地址：

https://tensorflow.google.cn/install/install_linux

 
 好啦，等待一会就安装好啦，接下来就是验证了。 

 
 第五步 安装验证 

 
 在终端输入 python ,即转入python输入， 

 
 然后输入代码: 

 
    [python] 
    view plain 
     copy 
      
   
import tensorflow as tf  
hello = tf.constant('Hello, Word!')  
sess = tf.Session()  
print(sess.run(hello))  

 
 如果输出‘Hello, World!’即说明安装成功~ 

 
 大功告成啦 

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