Ubuntu 16.04 配置安裝 Tensorflow Gpu版本

• 1、安裝CUDA8.0
• 2、更改gcc版本
• 3、安裝深度學習庫cuDNN
• 4、安裝 Tensorflow Gpu enable python 2.7 版本

1、安裝CUDA8.0

CUDA8.0
cuda 7.5支援ubuntu15.04和14.04版本，Ubuntu16.04用cuda 8.0。

下載後按官網給的的命令操作即可安裝完成:

Installation Instructions:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
 

安裝完成以後，cuda預設安裝在了/usr/local/cuda-8.0/目錄處，然後設定環境變數:

sudo gedit ~/.bashrc

在剛開啟檔案的末尾加入下面兩行，每次登陸後自動生效：

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

儲存以後，繼續在terminal中輸入:

source ~/.bashrc #使更改的環境變數立即生效
nvidia-smi #測試是否配置成功

配置成功介面：

2、更改gcc版本

因ubuntu16.04的gcc編譯器是5.4.0，而cuda8.0不支援5.0以上的編譯器，因此需要降低gcc版本，將其降到4.9：

(1). 下載gcc/g++ 4.9.x
sudo apt-get install -y gcc-4.9
sudo apt-get install -y g++-4.9
(2). 連結gcc/g++實現降級
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-4.9 g++
gcc --version   #檢視版本，顯示4.9.3則更改成功

3、安裝深度學習庫cuDNN

cuDNN
下載cuDNN v5.1 Library for Linux。

下載完成以後，解壓並拷貝 CUDNN 檔案到 Cuda Toolkit 8.0安裝路徑下. 假設 Cuda Toolkit 8.0 安裝在 /usr/local/cud-8.0(預設路徑), 執行以下命令(若/usr/local/cuda-8.0/include目錄不存在，先建立一個include目錄):

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*

4、安裝 Tensorflow Gpu enable python 2.7 版本

首先安裝在電腦上安裝 pip(一種安裝方式):

sudo apt-get install python-pip python-dev
pip install --upgrade pi

安裝Tensorflow_gpu（使用清華的源，不然會哭）

sudo pip install --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

測試，terminal輸入，不報錯則為成功：

python
import tensorflow as tf

更：cuda8.0以deb方式安裝可能會引起其他圖形庫的連結錯誤導致一些與圖形相關的軟體沒法使用，比如ROS當中的Gazebo、Rviz等模擬軟體。解決方案參考部落格.