ubuntu14.04系统中安装tensorflow（gpu版）

原文：http://blog.csdn.net/u012969412/article/details/64502393

系统配置：ubuntu14.04 + GTX1060 + i7（7700K）

安装部署参考地址1：http://blog.csdn.net/zhouchao_fight/article/details/51517338

安装部署参考地址2（推荐）：http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183

安装前准备工作（离线安装）

官方下载：cuda-8.0 toolkit

github下载tensorflow*.whl文件：tensorflow_GPU_py2.7 （拉到最下面选择GPU+py2）

官方下载：cuDNNV5（需要注册登录官网）

一共3个文件放入U盘，在ubuntu实体机上读取安装。这些文件全部放在/usr/local/WYLdownload目录下

第一步：安装nvidia显卡驱动

Linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA：

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

然后更新源：

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1. sudo apt-get update  

然后去navidia官网查看最新的驱动版本号：navidia官网：http://www.geforce.cn/drivers
比如说驱动的最新版本号为375，则执行如下指令：

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1. sudo apt-get install nvidia-375  

最后安装openGL支持：

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1. sudo apt-get install mesa-common-dev  

第二步：安装cuda-toolkit-8.0并用其安装cuda-8.0

如果直接执行：$ sudo apt-get install -y cuda  会报错。正确使用方法为。

官方网站下载：CUDA Toolkit 8.0。下载网址为：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

然后执行如下指令：

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1. $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb  
2. $ sudo apt-get update  
3. $ sudo apt-get install cuda  

这时在/usr/local目录下产生一个cuda安装的路径叫"cuda-8.0"添加cuda到环境变量：

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1. sudo vim /etc/profile  

添加内容：

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1. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0  
2. export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH    
3. export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH  

使环境变量生效

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1. source /etc/profile  

检验是否安装成功：查看GPU运行的进程

参考测试网址：http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

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1. $ nvidia-smi  

下载cuda测试用例：下载到~/cuda_examples目录下

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1. $ cuda-install-samples-8.0.sh ~/cuda_examples  

运行测试用例：

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1. $ cd ~/cuda_examples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples  
2. $ make  

第三步：降低gcc版本到5.0以下

查看gcc当前使用版本：

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1. $ gcc --help  

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1. $ gcc --version #查看gcc版本号  

最后一行为 <file:///usr/share/doc/gcc-4.8/README.Bugs>. 使用的ubuntu14.04使用的是4.8版本 所以不用降低gcc版本

否则执行如下指令：

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1. $ sudo apt-get install g++-4.9  
2. $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20  
3. $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10  
4. $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20  
5. $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10  
6. $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30  
7. $ sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc  
8. $ sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30  
9. $ sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++  

第四步：下载 cuDNN V5 库文件并添加到cuda-8.0库

到官网下载：cudnn-7.0-linux-x64-v3.0.8-prod.tgz

网址为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

解压并将内容copy到/usr/local/cuda-8.0/include和lib64目录中：

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1. $ sudo tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz  
2. $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include  
3. $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64  
4. $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*   #分配包的权限  

第五步：安装tensorflow

一、Anaconda安装tensorflow（不推荐conda目录和系统自带python目录冲突）：

官方安装tensorflow说明：https://www.tensorflow.org/install

1、Create a conda environment named tensorflow to run a version of Python by invoking the following command:建立tensorflow运行环境

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1. $ conda create -n tensorflow  

2、Activate the conda environment by issuing the following command:激活conda环境

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1. $ source activate tensorflow  

3、Issue a command of the following format to install TensorFlow inside your conda environment:

$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL
其中TF_PYTHON_URL是想要配置的tensorflow版本：
如：https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

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1. $ sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl  

4、从conda环境中退出：

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1. $ source deactivate  

二、git安装tensorflow

1、克隆Tensorflow仓库
#安转Git支持：sudo apt-get install git

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1. $ sudo git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow /usr/local/WYLdownload/tensorflow  
2. $ pip install --upgrade setuptools pip  

git clone <版本库的网址> <本地目录名>
即：上述指令是将git上的tensorflow包下载到ubuntu系统的/usr/local/WYLdownload/tensorflow包下
2、配置configure参数

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1. $ sudo ./configure  

三、pip安装tensoflow

在文件目录下执行：

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1. $ sudo pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl  

四、Bazel安装tensorflow（如果选择用Bazel安装tensorfloe***.whl）

Bazel是一个类似于Make的工具，是Google为其内部软件开发的特点量身定制的工具，如今Google使用它来构建内部大多数的软件。

1、首先安装jdk1.8: http://blog.csdn.net/u012969412/article/details/58056270

但是bazel需要的jdk非以上jdk。需要oracle自己的jdk8包。

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1. $ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java  
2. $ sudo apt-get update  
3. $ sudo apt-get install oracle-java8-installer  

2、安装Bazel依赖：

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1. $ echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list  
2. $ curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -  
3. $ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel  

3、安装源支持与bazel并更新bazel：

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1. $ sudo apt-get update   
2. $ sudo apt-get install bazel  
3. $ sudo apt-get upgrade bazel  

执行如下指令查看bazel是否安装完成：

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1. $ bazel version  

往后略可以看官网