TensorFlow(gpu版本)安装教程 Ubuntu16.04

  本篇文章主要讲解在Ubuntu16.04环境下，搭建TensorFlow框架，主要是GPU版本的。CPU版本相对比较简单，网上教程应该也比较详细。记得有个人说过，没有GPU，还搞什么深度学习。

  安装TensorFlow有以下几种方法，通过Docker安装，通过pip安装以及从源码安装。

  这里我是使用pip安装。pip是一个安装、管理Python软件包的工具，通过pip可以安装已经打包好的TensorFlow以及TensorFlow所需要的依赖关系。这里需要说明的是，因为是在Linux环境下搭建，所以基本的复制粘贴删除解压命令要熟悉，但是我要说的是，就算是零基础的同学，也依然可以独立安装成功。因为不会的命令网上都可以查到。

  需要使用到的一些软件包有 显卡驱动、CUDA8.0、Cudnn8.0-linux-v6.0等。下面我会按顺序讲解到。

 

  首先，第一步，安装显卡驱动。

  先看一下自己的电脑对应的驱动版本。

  使用命令：ubuntu-drivers devices 会显示一个recommend的驱动版本。一般是三位数的，比如1080的显卡是384，950对应的是375或者在这里搜一下就好了。

  得到版本号之后，输入命令：

  sudo apt-get install nvidia-384 //最后三位是自己显卡驱动的版本号

  

  第二步，安装CUDA8.0，点这里下载，点我点我

  本博客里面的所有需要下载的资源，如果由于各种原因，无法下载到，私信我，我及时传给你。

  进去之后，我们选择Linux->x86_64->Ubuntu->16.04->runfile(local)

  即可下载，大概是一个多G，如果需要注册啥的，注册个就好。

  注意：以上只是一种下载CUDA8.0的方式。

  当然你可以通过命令一步到位：wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_375.26_linux-run

  然后就是这个命令：

  sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override --silent --toolkit

  安装的cuda在/usr/local/cuda下面。

 

  第三步，安装Cudnn 8.0 v6.0，注意这里一定要装6.0的，不然后面会出现这种问题：

   （假设你装的是v5.0的）ImportError:libcudart.so.6.0:cannotopen shared object file:No such file or directory

   如何安装和下载？ 用以下几条命令即可：

   首先是： wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v6.0/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-rc.tgz

   意思是获取这个压缩文件。

   然后，是这样的：sudo cpcudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz /usr/local/cuda

   接着：

   cd /usr/local/cuda

  tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.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*

   最后就是，将以下两个路径加入到环境变量中。

   具体做法是，输入 vim  ~/.bashrc  意思是用vim编辑器

   输入i进入编辑模式，在末尾添加：

  export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

  export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

  然后保存并退出。

 

   最后，输入pip install tensorflow-gpu就可以大功告成。

  

   来测试一下吧。

   $python

   >>> import tensorflow as tf

   >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

   >>> sess = tf.Session()

   >>> sess.run(hello)

   'Hello, TensorFlow!'

   >>> a = tf.constant(10)

   >>> b = tf.constant(32)

   >>> sess.run(a + b)

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   当然，在真实安装的时候，可能由于版本不一致、安装包缺失等各种各种的问题，我们要做的只是上网搜解决方案，然后愉快地进行深度学习模型的训练。欢迎留言骚扰