Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0环境搭建
软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0。如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了。
软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn
1.Ubuntu16.04安装TensorFlow的CPU版本:
(1)首先安装pip:
打开终端,输入命令:sudo
apt-get install python-pip python-dev
(2)然后安装tensorflow:
pip
install tensorflow
2.Ubuntu16.04安装TensorFlow的CPU版本:
(1)安装NVIDIA显卡驱(提前下载好):
安装NVIDIA显卡驱,首先需要禁用自带的
nouveau
nvidia驱动:sudo
vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf,并且在文件中添加:
blacklist
nouveau
options
nouveau modeset=0
然后再更新一次:sudo
update-initramfs -u
,修改后需要重启系统。重启后,确认下Nouveau已经被禁用,使用命令:
lsmod
| grep nouveau
同时需要结束x-window的服务,否则驱动将无法正常安装,命令:sudo
service lightdm stop
然后切换到终端:Ctrl+Alt+F1
安装驱动:
1. cd /home/
用户名
/
2. sudo sh ./NVIDIA*.run
然后重启
X-Window
:
sudo service lightdm start
Ctrl+Alt+F7
进入图形界面,检查驱动是否安装成功:
nvidia-smi
(2)gcc
降级:
ubuntu
的
gcc
编译器是
5.4.0
,因为
cuda8.0
不支持
5.0
以上的编译器,所以需要把编译器版本降到
4.9
(3)
安装
CUDA
:
在终端依次输入:
cd /home/
用户名
/cuda
安装包路径下
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
(4)
安装
CUDNN:
在终端依次输入:
cd /home/
用户名
/Desktop/cudnn
安装包路径下
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.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*
这里,安装完成之后需要配置环境变量。
(5)
安装其他库:
在
Tensorflow
官网上,根据提示安装。
(6)
安装
Bazel
依赖
:
因为是使用
tensorflow
源码编译
/
安装,所以需要使用
bazel build
:
https://www.bazel.io/versions/master/docs/install.html
按照
Bazel
官网提供的说明进行安装,安装完成之后需要配置环境变量。
(7)
安装
tensorflow
(
GPU
版):
pip install tensorflow-gpu
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