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• 深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0
  • Reference
  • 硬件說明：
  • 軟件準備：
• 1. 安裝Ubuntu16.04
• 2. 安裝顯卡驅動
• 3.安裝Cuda8.0
• 4. 安裝Cudnn6.0
• 5. 清華源安裝Anaconda
• 6. 安裝tensorflow
• 7. 驗證您的安裝
  • 運行一個簡短的 TensorFlow 程序
• 8. 卸載cudnn5.1升級為cudnn6.0

深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0

Reference

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31430631?utm_source=com.tencent.tim&utm_medium=social&utm_oi=1002237860644270080

硬件說明：

顯卡：gtx-1080，8G顯存

NVIDIA Corporation Device 1b80

軟件準備：

深度學習環境必須適配，不能版本之間必須匹配，這些庫之間有依賴關系。

我的環境用的是：

1. ubuntu 16.04
2. Python3.5 # tensorflow無法完全支持3.6版本的，3.5比較穩定
3. Cuda8.0 # 目前Ubuntu16.04對cuda8.0的版本支持較好，同時Tensorflow對cuda9.0不太友好，因此我們選擇Cuda8.0
4. Cudnn6.0
5. Tensorflow1.4.0

1. 安裝Ubuntu16.04

從Ubuntu官網下載鏡像，並用U盤安裝。

安裝完成之後更新系統。

sudo apt-get update 
sudo apt-get upgrade

2. 安裝顯卡驅動

可以參考https://www.cnblogs.com/pprp/p/9430836.html

親測可用，但是需要註意需要去英偉達官網下載適合自己電腦的版本（nvidia網頁可以自己測出你的電腦所需要的型號）,具體安裝過程參考以上博客。

重啟電腦，通過nvidia-smi命令查看驅動信息，如果成功顯示，那麽驅動安裝成功

3.安裝Cuda8.0

從NVIDIA官網https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download下載適合的CUDA版本，目前官網最新的版本是9.0，但是我非常不建議大家使用最新版本。

我們選擇linux平臺，下載runfile。執行；

sudo ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run

我們已經安裝好了384，這一步選擇n，剩下的一路yes就行。

最後需要配置環境變量，讓我們安裝的CUDA生效。

（1）打開sudo gedit ~/.bashrc，在最後面添加兩行如下：

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}}

（2）設置環境變量和動態鏈接庫，打開sudo gedit /etc/profile，在文件末尾加入：

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

（3）創建鏈接文件，打開sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf，在文件中添加：

/usr/local/cuda/lib64

最後執行 sudo ldconfig，使上述設置立即生效。

測試CUDA：

執行以下命令：

cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery

make

./deviceQuery

可以看到詳細信息，最後結果是Pass，則CUDA安裝成功，否則就是哪裏有問題（利用Google和百度解決）。

4. 安裝Cudnn6.0

在NIVIDA開發者官網上，找到cudnn的下載頁面:?https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download?，選擇"Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0" 中的 "cuDNN v6.0 Library for Linux":

下載後安裝非常簡單，就是解壓然後拷貝到相應的系統CUDA路徑下：

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 清華源安裝Anaconda

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

將一下源加入，可以加速

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

建議選擇Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh（版本4.2）進行安裝，因為支持python3.5，通過命令chmod +x Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh & ./Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh就可以進行安裝，安裝過程按照提示來就可以，比較簡單。

6. 安裝tensorflow

參考官網：https://www.tensorflow.org/install/install_linux?hl=zh-cn#InstallingAnaconda

首先創建一個anaconda虛擬環境：

conda create -n tensorflow python=3.5

通過發出以下命令激活 conda 環境：

source activate tensorflow

發出以下格式的命令以在 conda 環境中安裝 TensorFlow：

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.4.0

7. 驗證您的安裝

運行一個簡短的 TensorFlow 程序

從 shell 中調用 Python，如下所示：

$ python

在 Python 交互式 shell 中輸入以下幾行簡短的程序代碼：

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果系統輸出以下內容，說明您可以開始編寫 TensorFlow 程序了：

Hello, TensorFlow!

如果系統輸出一條錯誤消息而不是問候語，請參閱常見的安裝問題。

8. 卸載cudnn5.1升級為cudnn6.0

1、解壓出一個名為cuda的文件夾，文件夾中有include和lib64兩個文件夾
2、刪除原來的cudnn

sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*12

3、安裝安裝需要版本的cudnn，在終端cd到剛解壓的cuda文件夾

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/12

4、cd到/usr/local/cuda/lib64/文件夾下，建立軟鏈接（註意版本號換成你自己的）

sudo chmod +r libcudnn.so.5.0.5  
sudo ln -sf libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5  
sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so  
sudo ldconfig  1234

5、檢測

cd /usr/local/cuda/lib64/
ll12

cudnn版本更新完畢

深度學習環境搭建：Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0