TensorFlow-GPU環境配置之二——CUDA環境配置

1.安裝最新顯卡驅動

到系統設置->軟件和更新->附加驅動中選中最新的顯卡驅動，並應用

2.下載CUDA8.0

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（下載地址）

3.安裝cuDNN6.0

下載地址： https://developer.nvidia.com/cudnn（需要登錄）

4.安裝CUDA8.0

進入下載目錄，右鍵菜單中選擇“在終端打開”

通過命令安裝CUDA8.0

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64​.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda​

 

5.安裝cuDNN

gcc降版本：使用g++ --version命令查看版本是6.3.0，然而cuda8.0不支持5.0以上的編譯器，因此需要降級，把編譯器版本降到4.9

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

 

在下載目錄中打開終端，安裝cuDNN

tar xvzf 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*

 

6.配置環境變量

打開bash_profile

sudo gedit ~/.bash_profile

 在打開的文本末尾加入

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

 保存退出后通過如下命令使環境變量生效

source ~/.bash_profile