TensorFlow-GPU环境配置之二——CUDA环境配置

1.安装最新显卡驱动

到系统设置->软件和更新->附加驱动中选中最新的显卡驱动，并应用

2.下载CUDA8.0

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（下载地址）

3.安装cuDNN6.0

下载地址： https://developer.nvidia.com/cudnn（需要登录）

4.安装CUDA8.0

进入下载目录，右键菜单中选择“在终端打开”

通过命令安装CUDA8.0

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​

5.安装cuDNN

gcc降版本：使用g++ --version命令查看版本是6.3.0，然而cuda8.0不支持5.0以上的编译器，因此需要降级，把编译器版本降到4.9

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

在下载目录中打开终端，安装cuDNN

tar xvzf 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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

6.配置环境变量

打开bash_profile

sudo gedit ~/.bash_profile

在打开的文本末尾加入

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

保存退出后通过如下命令使环境变量生效

source ~/.bash_profile