Ubuntu16.04 +cuda8.0+cudnn+opencv3.1.0+tensorflow+torch配置明细

Ubuntu16.04 +cuda8.0+cudnn+opencv3.1.0+tensorflow+torch配置明细

一、安装英伟达显卡驱动

首先去官网上查看适合你GPU的驱动

（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）

下载对应的.run文件

1、利用

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

新建blacklist-nouveau.conf文件，输入命令

blacklist nouveau

blacklist lbm-nouveau

options nouveau modeset=0

alias nouveau off

alias lbm-nouveau off

保存并退出 , 然后执行：

sudo update-initramfs -u

这一步是为了禁掉Ubuntu自带开源驱动nouveau , 之后sudo reboot重启系统。

在终端执行命令:

lsmod | grep nouveau

可以查看nouveau模块是否被加载。如果什么都没输出，则执行下一步。

2、重启后屏幕分辨率变低，不用管。进入tty1文件模式，输入用户名密码后登陆，输入命令

sudo /etc/init.d/lightdm stop

关闭xserver。注意，安装NVIDIA驱动需要以root用户登陆，所以利用命令sudo su进入root。

显卡驱动：安装使用 NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run文件

输入命令:

sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.run

然后一路确认即可。

二、配置cuda

运行安装cuda_***_linux.run即可，除了opengl和samples选择no以外，其他均yes.

sudo chmod +x cuda_***_linux.run
sudo ./cuda_***_linux.run

1、声明环境变量：

gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${CUDA_PATH:+:${CUDA_PATH}}

2、设置文件：

sudo gedit /etc/profile

3、在文件末尾添加：

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

4、创建链接文件：

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

5、在打开的文件中添加：

/usr/local/cuda/lib64

6、最后执行

sudo ldconfig

7、运行测试用例

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery

显示result=Pass

配置成功！

三、cuDNN配置

上官网下载对应的cudnn

https://developer.nvidia.com/cudnn

下载完cudnn后，命令行输入文件所在的文件夹 (ubuntu为本机用户名)

cd home/ubuntu/Downloads/
tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz #解压文件

cd进入cudnn5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作：

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件

再cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：（5.1.5为对应版本具体可修改）

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接

四、opencv3.1.0

1、使用欧老师提供的修改版的安装包百度云盘链接: http://pan.baidu.com/s/1qX1uFHa 密码:wysa（下面的安装方式使用该包完成，安装包修改了dependencies.sh文件并增加了OpenCV 3.0.0的安装文件）

切换到文件保存的文件夹，然后安装依赖项和OpenCV：

sudo sh Ubuntu/dependencies.sh
sudo sh Ubuntu/3.0/opencv3_0_0.sh

保证网络畅通，因为软件需要联网这里时间较长，请耐心等待

五、安装Tensorflow

1、先安装anaconda

https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.2.0-Windows-x86_64.exe

上面的地址下载 该包默认在downloads里面

cd /home/username/Downloads
sudo bash Anaconda2-4.2.0-Linux-x86_64.sh

配置环境变量

gedit /etc/profile

末尾添上,可以自己选路径，这时候的环境变量要改

export PATH=/root/anaconda2/bin:$PATH

重启 , 打开终端

python



安装成功

2、创建conda环境 名字叫tensorflow

conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow #使能该环境

利用pip来下载给GPU用的tensorflow

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

下载安装

pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

安装IPython

conda install ipython

关掉该环境

source deactivate

测试安装是否正确

source activate tensorflow
python

输入

import tensorflow as tf

没有显示错误信息，表示安装成功！

六、安装Torch

Torch安装按照官方说明安装:

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch
bash install-deps
./install.sh

安装完成后添加PATH变量

source ~/.bashrc

安装完后建议安装iTorch包，可以方便地进行可视化编程。安装方法如下：

sudo apt-get install libzmq3-dev libssl-dev python-zmq
git clone https://github.com/facebook/iTorch.git cd iTorch
luarocks make

启动只需要在终端输入ipython notebook即可。

参考：http://www.cnblogs.com/xujianqing/p/6142963.html

http://www.jianshu.com/p/74e9c8697372

http://blog.csdn.net/shiorioxy/article/details/52652831