Ubuntu16.04+Titan Xp+Tensorflow1.3+Cuda8.0+CuDNN6

来源：互联网发布：vmware11 mac os补丁编辑：程序博客网时间：2024/06/06 00:03

一、正常安装Ubuntu16.04,注意英文环境，否则切换到命令界面中文会变成菱形乱码

二、安装显卡驱动

下载titan xp驱动，放置在downloads下
禁掉Ubuntu自带开源驱动nouveau<http://blog.csdn.net/linzertling/article/details/46518071>
1. 改变blacklist.conf文件的属性，使之可编辑

sudo chmod 666 /etc/modprobe.d/blacklist.conf

用gedit软件打开，用vi也可以

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文件末尾加入以下几句话

blacklist vga16fb

blacklist nouveau

blacklist rivafb

blacklist rivatv

blacklist nvidiafb

保存 <http://blog.csdn.net/javahaoshuang3394/article/details/76425009>
输入以下命令，使得配置生效，这一步很关键，否则安装N卡驱动时会一直提示目前运行的是nouveau驱动

sudo update-initramfs -u

sudo reboot重启系统
在终端执行命令 lsmod | grep nouveau 可以查看nouveau模块是否被加载。如果什么都没输出，则执行下一步
重启后屏幕分辨率变低，不用管。进入tty1文件模式，输入用户名密码后登陆，按下ctrl+alt+F1进入控制台模式,输入命令关闭xserver（Ctrl+Alt+F7查看是否关闭）

sudo service lightdm stop

sudo /etc/init.d/lightdm stop（后面这个有效，前面这个时灵时不灵）

先切换到驱动所在的文件夹
安装NVIDIA驱动需要以root用户登陆，所以利用命令sudo su进入root（root模式下没有默认桌面，不能切换）
可能出现：
1. he distribution-provided pre-install script failed!Are you sure you want to continue?

不用管，继续

Would you like to register the kernel module sources with DKMS?This will allow DKMS to auomatically build a new module,if you install a different kernel later

选择“no"

最好再执行命令

sudo apt-get install linux-image-extra-virtual

否则后续可能会出现如下错误提示：

modprobe:ERROR: could not insert'nvidia':Unknown symbolinmodule,or unknown parameter(seedmesg)

执行sudo /etc/init.d/lightdm start并重启电脑
nvidia-smi 查看显卡驱动

三、安装cuda 8.0

在官网上下载好cuda 8.0(注意历史版本)
按照英伟达下载界面提供的的安装代码安装
输入nvcc -V查看cuda是否安装成功（很有可能是7.5）
打开“profile”文件

sudo gedit /etc/profile

在末尾处添加（注意不要有空格，不然会报错):

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

sudo reboot重启后，再查看cuda版本，应该就是8.0了

测试cuda的Samples

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

sudo make

./deviceQuery

如果显示的是一些关于GPU的信息，则说明安装成功了。

四、安装cuDNN(安装时tensorflow更新到1.3，需用6.0；预计1.4用cuDNN7.0)

在英伟达官网下载cuDNN6.0的Linux版本，两个deb文件

libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

在包含这些文件的文件夹内运行下面的命令：

sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb

注意顺序别反

cuDNN6.0已经把环境变量自动添加进去了，所以我没有再手动添加

五、在 bashrc中添加安装位置

安装位置应该被添加到 bashrc文件中，以便系统下一次知道如何找到这些用于 CUDA的文件。使用下面的命令打开 bashrc文件：

sudo gedit ~/.bashrc

文件打开后，添加下面两行到文件的末尾：

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

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

六、安装带有 GPU支持的 TensorFlow

因为我的python是3.5，所以按下面的命令安装

pip3 installTensorFlow

七、可以在python里面import tensorflow测试一下

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1 0