ubuntu安装1080ti nvidia驱动+cuda8.0+TensorFlow

主要参考官方文档

CUDA及cudnn安装参考http://blog.csdn.net/smf0504/article/details/69666996博客

 

系统Ubuntu 14.04

显卡为1080ti

 

步骤：

1.首先安装CUDA8.0

首先准备安装包，由于deb会存在各种问题，建议采用run模式安装

这里需要两个文件

CUDA8.0： cuda_8.0.61_375.26_linux.run（1.5G，chrome下载可能会出现没下完就中断的情况= =）下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

 

显卡驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-381.22.run

 

1.1安装依赖

安装编译工具：$sudoapt-get install build-essential # basic requirement

$sudo apt-get install cmake git

$sudo apt-get update    #updatesource

安装依赖项： $sudo apt-getinstall libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-devprotobuf-compiler

$sudo apt-get install --no-install-recommendslibboost-all-dev

$sudo apt-get install libopenblas-devliblapack-dev libatlas-base-dev

$sudo apt-get install libgflags-devlibgoogle-glog-dev liblmdb-dev

$sudo apt-get install python-numpy python-scipypython-matplotlib

 

1.2禁用nouveau驱动（未执行）

ALT+CTRL+F1,进命令行；

$sudo service lightdm stop

$sudo apt-get --purge remove nvidia-*

新建黑名单，禁止系统自带驱动：$sudo vi/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

输入： blacklist nouveau

options nouveau modset=0

保存推出（：wq）

然后执行：$sudoupdate-initramfs –u   #更新内核

执行 $lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就$sudo reboot

重启：$sudo reboot

重启后，在登录界面，不要登录进桌面，直接ALT+CTRL+F1进命令行

 

1.3安装cuda8.0

进入cuda_8.0.61_375.26_linux.run所在目录

执行：

$sudo chmod +x cuda_8.0.61_375.26_linux.run

$sudo ./ cuda_8.0.61_375.26_linux.run

 

按q键退出RELU文档，按照如下选择，显卡驱动一定要选n，不装

其他都默认yes

 

最后，配置环境变量，直接放在系统配置文件profile里面:

$sudo gedit /etc/profile

在最后面加入两行代码:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存退出.

执行：$sudo ldconfig

 

1.4 显卡驱动安装

进入显卡驱动目录

$sudo ./ NVIDIA-Linux-x86_64-381.22.run

一路按照提示选择安装（全yes），主要有接受协议，在系统内核注册，用新路径注册，更新X-server，安装完成后会自动回到命令行

最后会出现一个kernel的错误，但是应该不影响

需要重启启动驱动

重启电脑：$sudo reboot

1.6检查是否安装成功

$nvcc –version

查看CUDA ，应该显示8.0，如果没有添加path会显示系统之前的版本

$nvidia-smi 查看驱动信息

 

在根目录下会出现NVIDIA_CUDA-8.0_Samples,打开终端，进入该目录:

$sudo make –j8  #编译samples，我电脑8线程，全开编译

等待2分钟左右，编译完成，执行下条指令：

$sudo ./1_Utilities/deviceQuery/deviceQuery

出现提示显卡驱动版本等信息的内容，表示安装成功

 

1.6 Atlas安装

sudo apt-get install libatlas-base-dev

1.7cuDNN安装

准备安装文件，cudnn的安装就是将include和lib文件拷贝到系统的cuda路径里

cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

进入安装文件所在目录

$tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

$cd cuda

$sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ 

$sudo cp include/cudnn.h/usr/local/cuda/include/

更新软连接，这里最好ls一下lib64的内容，防止版本不一致：

$cd /usr/local/cuda/lib64/

$sudo chmod +r libcudnn.so.5.1.10

$sudo ln -sf libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5

$sudo ln -sf libcudnn.so.5 libcudnn.so

更新设置：

$sudo ldconfig

 

Tensorflow需要CUDA_HOME 变量

在/etc/profile最后加上export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0 

然后 $source /etc/profile

 

1.8 安装tensorflow

$sudo apt-getinstall libcupti-dev

 

https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip

 

采用系统自带的pip安装

 

$sudo pipinstall tensorflow-gpu

 

安装完成后

Python

>>>importtensorflow

 

这个时候出现了error

>>>import tensorflow

Traceback (mostrecent call last):

  File "<stdin>", line 1, in<module>

  File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line24, in <module>

    from tensorflow.python import *

  File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/__init__.py",line 52, in <module>

    from tensorflow.core.framework.graph_pb2import *

  File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/core/framework/graph_pb2.py",line 9, in <module>

    from google.protobuf import symbol_databaseas _symbol_database

  File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/google/protobuf/symbol_database.py",line 176, in <module>

    _DEFAULT =SymbolDatabase(pool=descriptor_pool.Default())

AttributeError:'module' object has no attribute 'Default'

 

发现是protobuf版本的问题

执行: $sudo pip install--upgrade protobuf

更新后就可以了