在ubuntu16.04_X86-64环境下快速搭建GPU版本的tensorflow

本文主要是从一个全新的ubuntu操作系统安装和搭建基于GPU平台的tensorflow深度学习框架，以避免其中带来的过多的坑。

目录

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setp 1安装操作系统

step 2安装nvidia显卡驱动

step3安装cuda

step4安装cudnn

step5安装tensorflow

step6测试安装是否成功

setp 1:安装操作系统

ubuntu 1604系统安装（rc2，内核版本4.4.0）

可以执行

sudo apt-get update

千万不可以执行

sudo apt-get upgrade

#这样会升级内核到4.10，但是nvidia暂不支持这么高的内核，在安装后面的cuda和nvidia驱动方面会带来问题

step 2:安装nvidia显卡驱动

在http://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/122825/en-us选取对应系统和显卡的驱动程序

安装方法：（需要在root权限下完成）

安装之前，为了保持和Linux自带的驱动兼容，需要将原始的驱动nouveau卸载。

vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后更新

sudo update-initramfs -u

重启后，执行：lsmod | grep nouveau。如果没有屏幕输出，说明禁用nouveau成功。

接下来，需要禁用X-Window服务

sudo service lightdm stop #这会关闭图形界面，但不用紧张

按Ctrl-Alt+F1进入命令行界面，输入用户名和密码登录即可。

然后开始安装nvidia驱动，命令如下：

dpkg -i nvidia-diag-driver-local-repo-ubuntu1604-384.66_1.0-1_amd64.deb#for Ubuntu （对应下载的版本）
apt-get update
apt-get install cuda-drivers
reboot

中间可能需要按照提示增加软件源

安装完成后，回复图形界面：

sudo service lightdm start #然后按Ctrl-Alt+F7即可恢复到图形界面

step3:安装cuda

下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装方法：

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

配置环境变量：

在

/etc/profile

末尾位置添加变量

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

然后执行命令

source /etc/profile

使其生效

配置链接路径：

在

/etc/ld.so.conf.d/cuda{8.0}.conf

文件的末尾添加：

/usr/local/cuda/lib64

然后执行

sudo ldconfig

使之生效

测试安装是否成功：

在

/usr/local/cuda.samples/

文件夹下编译例子

执行

sudo make all -j8

然后再进入

/usr/local/cuda/samples/bin/x86_64/linux/release

下面执行测试程序

以

./deviceQuery

为例，如果看到最后有pass通过，则安装成功，否则需要重新安装。

step4：安装cudnn

在https://developer.nvidia.com/cudnn页面注册并下载合适的版本

这里选用cudnn-8.0-linux-x64-v6.0版，下载的后缀名可能不一样，直接改成.tgz就可以了。

然后运行命令

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

生成cuda文件夹。

进入cuda文件夹，分别执行：

cd cuda
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
## 设置权限，否则在tensorflow运行中会出错
sudo  chmod  a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo  chmod  a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.6.0.21
#重新生成链接文件
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.6#删除原有动态文件
sudo ln -s libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6 #生成软衔接
sudo ln -s libcudnn.so.6 libcudnn.so #生成软链接

step5:安装tensorflow

首先安装pip并更新，具体命令如下所示：

sudo apt-get install python-pip python-dev
sudo pip install pip --upgrade

安装GPU版tensorflow

pip install tensorflow-gpu

step6:测试安装是否成功

执行脚本

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

可以看到GPU的基本信息和程序正常结果。