ubuntu14.04+cuda8.0(gtx1080)下tensorflow的安装

tensorflow的安装

https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/os_setup.html#anaconda-installation

注意系统的python(sudo python pip )和anaconda的python(python的区别 python pip) 不然会装错地方

两行命令行:

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

可能出现的问题：

在电脑编译的tensorflow是基于cudnn是5.1.5的，然而可能之前安装的版本是5.1的，就会出现错误。

Loaded runtime CuDNN library: 5004 (compatibility version 5000) but source was compiled with 5103 (compatibility version 5100)

于是想办法解决，其实就和最初安装caffe时选择cudnn一致，将cudnn拷贝到cuda的lib下面。

sudo tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

cd cuda

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

 

上面没什么好说的，就是把相应的文件cudnn.h文件和lib64文件夹下的链接库文件考入相应的位置呗。

 

注意：解压出来的lib64下面有3个so文件。分别是 libcudnn.so 和 libcudnn.so.5以及 libcudnn.so.5.1.5文件。 并且这3个点so文件大小都一样。其实都是软连接！libcudnn.so链接到libcudnn.so.5，而libcudnn.so.5.又链接到libcudnn.so.5.1.5。 

当然首先要check一下是不是软链接，如果是我们就需要替换掉/usr/local/lib64下的以前的这样的链接替换掉。

cd /usr/local/cuda/lib64

ll

如果有出现：

-rw-r--r-- 1 root root  libcudart_static.a

lrwxrwxrwx 1 root root   ibcudnn.so -> libcudnn.so.5.0*

lrwxrwxrwx 1 root root       libcudnn.so.5 -> libcudnn.so.5.0.

 

我们需要把以前的这3个文件删除。libcudnn.so和libcudnn.so.5以及libcudnn.so.5.0

sudo rm libcudnn.so.5 libcudnn.so.5.0*

sudo rm libcudnn.so

然后自己创建类似的链接。由于5.1已经被链接上了。所以我们要删掉以前的.so文件，然后创建新的.so文件，并且链接到5.1.5上。

sudo ln -s libcudnn.so.5.1 libcudnn.so （ubuntu最终引用位置）

ll

最后出现

lrwxrwxrwx 1 root root  ibcudnn.so -> libcudnn.so.5.1*

lrwxrwxrwx 1 root root    libcudnn.so.5.1 -> libcudnn.so.5.1.5*

-rwxr-xr-x 1 root root   libcudnn.so.5.1.5*

-rwxrwxrwx 1 root root   libcudnn_static.a*

或者

lrwxrwxrwx 1 root root  ibcudnn.so -> libcudnn.so.5.1.5*

如果没有出现软链接，说明解压包出来就已经链接上了5.1.5可以直接使用。