apt-get 更换源
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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