通過Anaconda在Ubuntu16.04上安裝 TensorFlow(GPU版本)

一. 安裝環境

• Ubuntu16.04.3 LST
• GPU: GeForce GTX1070
• Python: 3.5
• CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)
• cuDNN v6.0 Library for Linux
• TensorFlow版本： Linux GPU:  Python 3.5 (build history)

版本之間要匹配，否則安裝可能會出錯。

 

二、軟件下載：

1、Ubuntu16.04.3 LST

• 下載地址：https://www.ubuntu.com/download/desktop

2、CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)

• 下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• 下載界面截圖：

 

3、cuDNN v6.0 Library for Linux

• 下載地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download  （下載前需要注冊下，可以用新浪郵箱注冊，qq郵箱不能識別）
• 下載界面截圖：

 

4、TensorFlow版本： Linux GPU:  Python 3.5 (build history)

• 下載地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow
• 下載界面截圖：

 

三、軟件安裝

1、安裝NAVID驅動

1）打開terminal輸入以下指令:

sudo apt-get update

2）然后在系統設置->軟件更新->附加驅動->選擇nvidia最新驅動(361)->應用更改 。如下圖所示：

3）在終端輸入以下命令，查看安裝的驅動版本：

cat /proc/driver/nvidia/version

版本信息如下圖所示：

 

注釋：也可以自己到官網下載適合自己顯卡的驅動

• 下載地址：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
• 下載界面截圖：

 

2、安裝CUDA Toolkit 8.0 GA1

在終端，進入到CUDA Toolkit 8.0 GA1下載的目錄,然后執行以下命令安裝：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

 

3、安裝cuDNN v6.0 Library for Linux　　（詳細的安裝參考：http://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html ）

進入到cuDNN v6.0 Library for Linux下載的目錄，然后執行下列命令：

（1）解壓 cuDNN安裝包

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

 （2）復制下列文件到CUDA Toolkit對應的目錄下：

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*

 

4、采取以下步驟在Anaconda環境中安裝 TensorFlow:

（1）按照Anaconda下載網站上的說明下載並安裝Anaconda。

（2）創建一個名為 tensorflow 的conda環境, 通過調用以下命令來運行 Python 版本:

conda create -n tensorflow python=3.5.2     #或者其他版本

（3）通過發出以下命令來激活conda環境:

source activate tensorflow

（4）發出以下格式的命令, 以便在您的conda環境中安裝 TensorFlow:

pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL

其中 tfBinaryURL 是 TensorFlow Python 包的 URL。

例如, 下面的命令為 Python 3.4 安裝 TensorFlow 的 CPU 版本:

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

下面的命令為 Python 3.5 安裝 TensorFlow 的 GPU 版本:

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

 

【遇到的問題】

在執行上述命令時，安裝過程中遇到的問題：PermissionError: [Errno 13] 權限不夠

通過命令ls -ld /home/heyun/.conda/  查看文件夾權限，發現用戶沒有寫的權限，如下圖所示：

然后修改文件夾/home/heyun/.conda/及其子文件夾和子文件的權限，使用命令 chmod -R 777 /home/heyun/.conda/ ，如下圖：

修改后再次查看該文件夾權限，用戶已經具有寫權限：

重新執行以下命令，成功安裝，如下圖：

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

 

 

（5）確保名叫tensorflow的環境已經被成功添加：conda info --envs  ，從下圖可以看到，環境已經添加上了。

 

（7）如果退出當前的環境，可以用下面的命令：

source deactivate 

 

（8）補充不同python版本的TensorFlow的URL

Python 2.7

• CPU only:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

• GPU support:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

 

Python 3.4

• CPU only:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl　

• GPU support:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

 

 

Python 3.5

• CPU only:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

• GPU support:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

 

Python 3.6

CPU only:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl　

GPU support:

https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

 

5、驗證安裝是否成功

要驗證您的 TensorFlow 安裝, 請執行以下操作:

• 確保您的環境准備好了，然后運行 TensorFlow 程序。
• 運行一個簡短的 TensorFlow 程序。

（1）啟動終端。

（2）激活Anaconda, 輸入以下命令：

source activate tensorflow

 （3）運行一個簡短的TensorFlow 程序

從 shell 中調用 python, 如下所示:

python

 在 python 交互 shell 中輸入以下短程序:

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

 如果系統輸出以下內容, 則TensorFlow 安裝成功：

Hello, TensorFlow!

 

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參考鏈接：

1、在 Ubuntu 上安裝 TensorFlow (官方文檔的翻譯)：http://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8331333.html

2、OSError:[Errno 13]Permission denied解決方法：http://blog.csdn.net/jiangjieqazwsx/article/details/47029477

3、ubuntu16.04下安裝TensorFlow(GPU加速)----詳細圖文教程 ： http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183