TensorFlow的安装以及环境配置（ubuntu16.04+1070+Anaconda）

经历了2天的安装才安装配置完成。参照主要是：

1. https://www.tensorflow.org/install/  Tensorflow官方安装说明文档。

2. http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/8.0/secure/Prod2/docs/sidebar/CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf?autho=1489459081_19774b186856ed3cad098787bad58422&file=CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf     CUDA官方安装文档

下面开始：

GPU：GTX1070

系统：ubuntu 16.04

STEP1： 安装显卡驱动（nvdia-375）

登录NVIDIA官网查找linux64下1070的Recommend驱动最新为375

右上角-系统设置-软件与更新-附加驱动查找有无375，如果没有在ubuntu软件-可从互联网下载中切换下载源。 ###不可随便装低版本驱动，会产生kernel version 与OSD version不符bug

STEP2： 安装cuda-8.0

登录cuda官网，下载cuda-8.0 --linux--x86_64--ubuntu--16.04--deb（local）

安装方法：以官方文档为主（上有地址），以测试cuda成功为准

1. 安装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

2.安装附加包

cat /var/lib/apt/lists/*cuda*Packages | grep "Package:"
sudo apt-get install cuda
sudo apt-get install cuda-drivers

3.设置

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}}

4. 安装Samples

cuda-install-samples-8.0.sh <dir>  ###在/usr/local/cuda-8.0/samples下

5. 检查安装

cat /proc/driver/nvidia/version   ###检查驱动版本

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
./deviceQuery                 ###正确结果 pass

STEP3：安装CudNN5.1

下载，解压，复制到 cuda-8.0的文件夹下

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cudnn-8.0-linux-x64-v5.1/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cudnn-8.0-linux-x64-v5.1/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

STEP4：安装bazel

https://bazel.build/versions/master/docs/install.html 官方下载地址，

按照其安装说明一路安装（Bazel custom APT repository）

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel

sudo apt-get upgrade bazel

STEP5：安装anaconda

下载，安装，设置path

# 将anaconda的bin目录加入PATH，根据版本不同，也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

STEP6： 安装TensorFLow

conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl[/code] 
STEP7： 配置TensorFLow

git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow ###克隆TensorFLow仓库
cd /home/用户名/tensorflow   ###进入TensorFLow文件夹
./configure


设置中注意：opencl选择N ，cuda版本填写8.0，cuda地址改为 /usr/local/cuda-8.0, cudnn版本填写5.1.10（具体为下载版本），compute capability 填写6.1（根据gpu去nvidia查，pascal 6.1，之前是5.2）





STEP8:  编译TensorFLow

进入TensorFLow文件夹下

bazel build --copt=-march=native -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

等待编译完成，需要长时间。

bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg

# .whl 文件的实际名字与你所使用的平台有关
pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl    ###可以去/tmp/tensorflow 下找到此文件，改为文件名



STEP9:   HELLO WORLD！



python

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

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
print sess.run(a+b)  ###输出42