背景

機器：dell xps8920

系統：Ubuntu16.04(amd64)

顯示卡：gtx1080

python版本：python3.6

安裝CUDA9.0

舊版本清理

sudo ./uninstall_cuda_*.pl

官網下載cuda9.0

安裝基礎包和升級包

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

升級包是否安裝取決於是否提供，操作方式同上

安裝過程的選項

安裝完成的示例

配置環境

更改~/.bashrc檔案新增如下資訊

export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

source ~/.bashrc立即生效

驗證輸出

echo $CUDA_HOME

應該為：/usr/local/cuda

echo $LD_LIBRARY_PATH

應該含：/usr/local/cuda/lib64

安裝cuDnn7.1

下載cuDnn7.1選擇與cuda9.0配套的產出（需要註冊）

下載：cuDNN v7.1.4 Library for Linux

解壓並安裝

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz

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

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安裝TensorFlow 1.6

tensorflow 1.6 針對cuda9.0和cuDNN7做了優化，可以與構建二進位制檔案

pip3 install tensorflow-gpu==1.6.0  //也可輸入pip3 install tensorflow-gpu安裝最新的版本

驗證是否成功

python

import tensorflow //無報錯即為成功

注意：截止 2018/11/17 tensorflow僅支援到python3.6，所以需要確認python版本，否則可能失敗