ubuntu14.04下CUDA8.0+cuDNN+tensorflow(with gpu support)安装教程

安装tensorflow(有gpu支持)前，先查看本机nvidia显卡型号，确保显卡的GPU计算能力大于3.0，具体计算能力参见：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

tensorflow-gpu安装过程如下：

1，安装nvidia显卡驱动

此处可参考教程：http://blog.csdn.net/feishicheng/article/details/70662094

写的非常详细！大致分为以下三个流程

(1)安装显卡切换软件，在终端中输入命令：

sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8    #添加PPA更新源
sudo apt-get update                                 #刷新更新源列表
sudo apt-get install prime-indicator                #安装双显卡切换指示器

(2)禁用系统默认驱动

(3)安装计算机显卡对应的官方驱动

成功安装显卡驱动后，即可通过显卡切换软件，切换当前使用的显卡类型。

2，安装CUDA及cuDNN

(1)安装CUDA，在官网上下载CUDA对应版本（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）



选择你想要安装的CUDA版本及安装方式（此处安装的是CUDA8.0 GA2，deb(local)版，但是下载的时候一定要注意，很容易连接不上服务器而下载失败）



下载完成后，使用md5sum校验，查看是否下载成功。在终端中输入

$ md5sum filename

将得到的校验码与官网给定的比对，相同即可。

接着按照官网给的安装指令安装CUDA



配置CUDA的环境变量：

$ gedit ~/.bashrc

在文档末尾添加：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

保存文件并关闭，使环境变量生效：

$ source ~/.bashrc

(2)安装cuDNN v5.1

在官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download，需要先注册账号(也可以直接在网上找资源）

解压cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz，将文件复制到CUDA的安装目录下

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

测试CUDA安装是否成功

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

如果显示的是GPU的一些信息，说明安装成功啦～～～

3，安装tensorflow-gpu版

千万不要安装bazel！！！最初一直在尝试bazel安装，不仅麻烦，还各种bug。使用pip安装，方便快捷。

(1)查看是否安装pip

pip -V

若未安装则输入命令

sudo apt-get install python-pip python-dev   # for Python 2.7

(2)定位软件源，安装tensorflow

sudo pip install  --upgrade tfBinaryURL    ＃Python 2.7
sudo pip3 install  --upgrade tfBinaryURL    ＃Python 3.n

tfBinaryURL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.1.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

具体的tfBinaryURL，需要根据安装的版本确定，上述给定的是tensorflow r1.1版本

其他方式可参考官网教程：https://www.tensorflow.org/install/install_linux

4，验证tensorflow-gpu版是否安装成功

可参考教程：http://geek.csdn.net/news/detail/191567

5，tensorflow中查看版本和安装路径

在python命令行中输入下述命令，查看tensorflow安装版本和安装路径：

import tensorflow as tf
tf.__version__
tf.__path__