ubuntu16.04配置cuda8.0+cudnn6+tensorflow1.4

安裝相關依賴項

sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa

sudo apt-get update

sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 

sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev

sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

安裝nvidia驅動

首先去官網(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看適合自己顯卡的驅動：

安裝之前先卸載已經存在的驅動版本：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

若電腦是集成顯卡（NVIDIA獨立顯卡忽略此步驟），需要在安裝之前禁止一項：

sudo service lightdm stop

執行以下指令安裝驅動：

sudo apt-get install nvidia-384 #注意在這里指定自己的驅動版本！

安裝完成之后輸入以下指令進行驗證：

sudo nvidia-smi

若列出了GPU的信息列表則表示驅動安裝成功。

 

注：新主板的話UEFI，要把security boot關掉

重裝顯卡驅動:

關掉security boot

Ctrl+Alt+F1進入命令行模式

sudo service lightdm stop 關閉圖形界面

sudo apt-get remove --purge nvidia* 刪除原有驅動

sudo apt-get install nvidia-384 安裝顯卡驅動

sudo service lightdm start 開啟圖形界面

sudo reboot 重啟

啟動器/菜單等消失

重置compiz：

dconf reset -f /org/compiz/

重置compiz后，使用以下命令重啟Unity：

setsid unity

此外，如果你想將Unity圖標也進行重置，試試以下的命令吧：

unity --reset-icons

 

cuda安裝

CUDA是NVIDIA的編程語言平台，想使用GPU就必須要使用cuda。

（1）下載CUDA

首先在官網上(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下載CUDA：

下載完成后執行以下命令：

sudo sh cuda_8.0.27_linux.run

然后會出現一個神奇的界面，需要一直按enter鍵， 除了nvidia顯卡選項必須選擇no(這個我們之前裝過了)其他都按照默認來。

安裝完畢后，再聲明一下環境變量，並將其寫入到 ~/.bashrc 的尾部:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后設置環境變量和動態鏈接庫，在命令行輸入：

$ sudo gedit /etc/profile

也可以使用vim打開

sudo apt-get install vim-gtk

sudo vim /etc/profile

在打開的文件末尾加入：

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

保存之后，創建鏈接文件：

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在打開的文件中添加如下語句：

/usr/local/cuda/lib64

然后執行

sudo ldconfig

使鏈接立即生效。
測試cuda的Samples:

cd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery make sudo ./deviceQuery

如果顯示的是一些關於GPU的信息，則說明安裝成功了。

cudnn6安裝

cuDNN是GPU加速計算深層神經網絡的庫。

首先去官網(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)下載cuDNN,可能需要注冊一個賬號才能下載。

下載包：cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解壓后得到 cuda 文件夾
在cuda 目錄下執行如下命令：

         sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64/

python+pip安裝

sudo apt-get install python

For Python 3

sudo apt-get install python3-pip

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

For Python 2

sudo apt-get install python-pip

sudo apt-get install idle2

sudo apt-get install idle3

安裝tensorflow

去清華tensorflow找安裝鏡像
https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorflow/
選擇自己匹配的tensorflow版本號就好了

sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

注：cudnn6支持的是tensorflow1.3及以上