环境:Ubuntu

准备环境

apt-get 更换源

cd /etc/apt
sudo apt-get install vim
sudo vim sources.list
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

修改pip源:

mkdir ~/.pip
vi ~/.pip/pip.conf
  • 1
  • 2
[global]
trusted-host =  pypi.douban.com
index-url = http://pypi.douban.com/simple
  • 1
  • 2
  • 3
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
  • 1
  • 2

安装Nvidia驱动

在系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动->应用更改

验证:输入命令:

nvidia-smi
  • 1

显示NVIDIA-SMI结果。

下载并安装cuda8

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run
  • 1

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
注意是否安装显卡驱动选n。
安装位置:/usr/local/cuda-8.0
sample:/home/admin1

修改环境配置

sudo vim ~www.taohuayuan178.com/.bashrc
  • 1

加上

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_www.mhylpt.com PATH= www.thd540.com /usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
  • 1

对gcc降版,降到5.3以下

gcc --version
sudo apt-get install gcc-4.8
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 10

接下来编译测试cuda的sample

cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo www.yongshiyule178.com make
./deviceQuery

正常的话会输出显卡型号信息。

下载安装cuDNN

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,下载v6.0,安装:

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64​.deb
  • 1

安装 tensorflow

sudo apt-get install libcupti-dev
pip install tensorflow-gpu

上面已经设置了从douban获取软件件,另外国内清华镜像地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/

**执行:**
sudo ldconfig www.dasheng178.com  www.fengshen157.com /usr/local/cuda/lib64
或者
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

否则会提示libcublas.so.8.0:cannot open shared object file:No such file or directory

测试

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello,www.leyouzaixan.cn TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

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