Ubuntu 16安裝GPU版本tensorflow

1首先安裝顯卡驅動

首先去官網上查看適合你GPU的驅動

（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update

sudo apt-get install nvidia-375（375是你查到的版本號）

sudo apt-get install mesa-common-dev

sudo apt-get install freeglut3-dev

執行完上述後，重啟（reboot

重啟後輸入

nvidia-smi

如果出現了你的GPU列表，則說明驅動安裝成功了。另外也可以通過，或者輸入

nvidia-settings

出現

2接著安裝CUDA

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

cuda是nvidia的編程語言平臺，想使用GPU就必須要使用cuda。

註意這裏下載的是cuda8.0的runfile（local）文件

下載完cuda8.0後，執行如下語句，運行runfile文件：

sudo sh cuda_8.0.27_linux.run
 

因為驅動之前已經安裝，這裏就不要選擇安裝驅動。其余的都直接默認或者選擇是即可。

ubuntu的gcc編譯器是5.4.0，然而cuda8.0不支持5.0以上的編譯器，因此需要降級，把編譯器版本降到4.9：

在terminal中執行：

sudo apt-get install gcc -4.9 gcc-5 g++-4.9 g++-5

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-5 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++-5 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++

配置cuda8.0之後主要加上的一個環境變量聲明，在文件~/.bashrc之後加上

gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin{PATH:+:

{PATH}}

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64{LD_LIBRARY_PATH:+:

{LD_LIBRARY_PATH}}

然後設置環境變量和動態鏈接庫，在命令行輸入

sudo gedit /etc/profile

在打開的文件裏面加上（註意等號兩邊不能有空格）

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

保存之後，創建鏈接文件

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在打開的文件中添加如下語句：

/usr/local/cuda/lib64

保存退出執行命令行：

sudo ldconfig

使鏈接立即生效。

測試cuda的Samples

命令行輸入（註意cuda-8.0是要相對應自己的cuda版本）

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

make

sudo ./deviceQuery

返回GPU的信息則表示配置成功

3 安裝cudnn

上官網下載對應的cudnn

https://developer.nvidia.com/cudnn

下載完cudnn後，命令行輸入文件所在的文件夾(ubuntu為本機用戶名)

cd home/ubuntu/Downloads/

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz #解壓文件

cd進入cudnn5.1解壓之後的include目錄，在命令行進行如下操作：

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #復制頭文件

再cd進入lib64目錄下的動態文件進行復制和鏈接：（5.1.5為對應版本具體可修改）

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #復制動態鏈接庫

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #刪除原有動態文件

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成軟銜接

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成軟鏈接

4 安裝第三方庫

sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel 
5 安裝tensorflow
sudo -H pip install tensorflow_gpu-1.2.1-cp27-none-linux_x86_64.whl (直接安裝tensorflowGPU版本1.2.1)
sudo pip install --upgrade tensorflow_gpu-1.2.1-cp27-none-linux_x86_64.whl (在舊版本上升級到tensorflowGPU版本1.2.1)
sudo pip uninstall tensorflow (卸載tensorflow)

Ubuntu 16安裝GPU版本tensorflow