ubuntu20.04上搭建tensorflow

本文記錄了在ubuntu20.04上搭建tensorflow的過程。以tensorflow1.12為例。

目錄

• 基礎環境
• 搭建過程
  • python環境
  • Cuda安裝
  • CuDNN安裝
  • 測試與常見問題

基礎環境

1. 系統：ubuntu20.04 LTS

2. 顯卡：2080Ti

3. 顯卡驅動：安裝ubuntu系統時已自動安裝，如下圖

   

搭建過程

python環境

1. 安裝conda
   我使用了miniconda，下載鏈接為https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
   下載需要的版本即可，也可以直接下載最新版

   執行安裝命令

   sudo sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   

2. 創建Python環境

   conda create -n dev python=3.6.8
   

3. 安裝tensorflow

   進入dev環境中，安裝tensorflow

   conda activate dev
   
   pip install tensorflow-gpu==1.12.0
   

Cuda安裝

1. 下載cuda

   cuda的官方地址為https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

   下載cuda時要注意cuda與tensorflow的版本對應關系，以及系統中的編譯器（gcc、g++）的版本，見下圖。

   

   通常來說系統自帶的編譯器版本都比較高，需要進行降級，所以我又安裝了gcc-4.8、g++-4.8，參考的鏈接是https://blog.csdn.net/weixin_43876206/article/details/100923785、https://blog.csdn.net/sazass/article/details/110002469

   

2. 安裝cuda

   執行安裝命令

   sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
   

   安裝過程中需要注意，開始安裝時會有一系列問題讓你輸入，其中有一個問題是是否需要安裝顯卡驅動，因為我這個系統中已經有了驅動，所以這里選擇了no。其他都是yes或默認即可，按需選擇。

3. 設置環境變量

   主目錄下的.bashrc文件末尾添加：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
   export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
   

   然后使更改生效

   source ~/.bashrc
   

   安裝成功時，查看到的cuda版本信息如下：

   

   然后cuda的patch包也逐一安裝

   sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
   sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run
   sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run
   sudo sh cuda_9.0.176.4_linux.run
   

4. 可能遇到的問題

   （1）安裝完會輸出安裝情況，如果提示Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler，說明是gcc的版本不對，需要降級。

   

   （2）安裝后提示Missing recommended library: libGLU.so；Missing recommended library: libXmu.so等庫文件缺失，原因是缺少相關依賴庫，安裝依賴庫然后重新執行cuda安裝命令即可。

   安裝依賴庫

   sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
   

CuDNN安裝

1. 下載

   下載時注意CuDNN與cuda的版本對應關系，我下載的是 cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

   下載鏈接為https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse731-10

2. 安裝

   安裝比較簡單，解壓縮，然后將文件移動至cuda目錄即可

   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
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
   

3. 查看CuDNN版本

   cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

   

測試與常見問題

1. 打開終端進入先前建立的Python環境測試，顯示如下是表示安裝成功

   

   若報錯ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory，說明cuda版本與tensorflow不對應，需要重新安裝正確版本的cuda和cudnn

2. pycharm中報錯ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory，如下圖

   

   需要修改運行配置，如下圖的位置填寫上

   PYTHONUNBUFFERED=1;LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64;usr/local/lib