Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0環境搭建
軟件版本說明:我選的Linux系統是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版本選擇為1.2.0。如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了。
軟件下載地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn
1.Ubuntu16.04安裝TensorFlow的CPU版本:
(1)
打開終端,輸入命令:sudo apt-get install python-pip python-dev
(2)然後安裝tensorflow:
pip install tensorflow
2.Ubuntu16.04安裝TensorFlow的CPU版本:
(1)安裝NVIDIA顯卡驅(提前下載好):
安裝NVIDIA顯卡驅,首先需要禁用自帶的
nouveau
nvidia驅動:sudo
vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
,並且在文件中添加:
blacklist
nouveau
options
nouveau modeset=0
然後再更新一次:sudo
update-initramfs -u
,修改後需要重啟系統。重啟後,確認下Nouveau已經被禁用,使用命令:
lsmod
| grep nouveau
同時需要結束x-window的服務,否則驅動將無法正常安裝,命令:sudo
service lightdm stop
然後切換到終端:Ctrl+Alt+F1
安裝驅動:
1. cd /home/
用戶名
/
2. sudo sh ./NVIDIA*.run
然後重啟
X-Window
:
sudo service lightdm start
Ctrl+Alt+F7
進入圖形界面,檢查驅動是否安裝成功:
nvidia-smi
(2)gcc
降級:
ubuntu
的
gcc
編譯器是
5.4.0
,因為
cuda8.0
不支持
5.0
以上的編譯器,所以需要把編譯器版本降到
4.9
(3)
安裝
CUDA
:
在終端依次輸入:
cd /home/
用戶名
/cuda
安裝包路徑下
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)
安裝
CUDNN:
在終端依次輸入:
cd /home/
用戶名
/Desktop/cudnn
安裝包路徑下
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*
這裏,安裝完成之後需要配置環境變量。
(5)
安裝其他庫:
在
Tensorflow
官網上,根據提示安裝。
(6)
安裝
Bazel
依賴
:
因為是使用
tensorflow
源碼編譯
/
安裝,所以需要使用
bazel build
:
https://www.bazel.io/versions/master/docs/install.html
按照
Bazel
官網提供的說明進行安裝,安裝完成之後需要配置環境變量。
(7)
安裝
tensorflow
(
GPU
版):
pip install tensorflow-gpu
Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0環境搭建