(亲测可用)ubuntu16.04安装+cuda8.0+cudnn5.1+MXNET gpu版本安装+tensorflow gpu版本安装+chainerGPU版本安装
2018-03-13 20:17
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2017.12.16网上很多教程要么过期了,要么就是瞎写害人不浅。用了大约十来天,从头开始,好不容易配置成功了(ubuntu16.04安装(到移动硬盘或者本地硬盘)+cuda8.0+cudnn5.1+MXNET gpu版本安装+tensorflow gpu版本安装),分享一下经验。本文环境:ubuntu16.04,GPU: nvidia GTX960(你的GPU计算能力可以安装cuda8.0+cudnn5.1的话,就可以按照本文来安装)chainerGPU版本安装没尝试,只是记录下资料链接。
1.ubuntu安装最清晰教程: http://www.linuxdiyf.com/linux/28853.html (注意:①U盘安装ubuntu到硬盘中,如果要是安装到移动硬盘,其他步骤一样,但“安装启动引导器的设备”要注意选择移动硬盘位置,而不是/boot所在位置!!!这个地方浪费了好几天。②要下载官网的ubuntu16.04镜像,而且勾选:下载时安装更新。后面会顺利一点)按照以上教程,在本机机械硬盘以及移动硬盘上安装ubuntu16.04,均安装成功!
接下来几个步骤主要参考:http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/53732015 但是又有很多注意点,照搬,不动脑筋会有问题2.CUDA8.0,cudnn5.1安装这一步是很关键又很容易出错的方法,这个成功的话接下来的安装都是浮云了。 2.1 CUDA8.0安装①首先替换nvidia的驱动,sudo apt-get update然后在系统设置->软件更新->附加驱动->切换到最新的NVIDIA驱动即可。应用更改->重启(图片看参考文章链接)
②ubuntu16.04默认为gcc5.4版本,降版本为5.3以下(我降为了gcc 4.8版本)这一步很重要,怎么降百度就行了,就是不能遗忘这一步。因为5.4编译cuda8会有问题
③安装cuda8。去https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据自己的系统下载对应安装包,下载的是runfile文件(实在找不到的朋友,可以在这百度网盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1gfw6ATd 密码:ujvj)下载好以后,运行
sudo ./cuda_8.0.44_linux.run --tmpdir=/tmp 开始安装。安装开始以后,可以按q跳过阅读一大段协议或一直按回车到底。接下来其他的操作如下所示
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y就会开始安装。④配置CUDA环境变量,这一步又很重要,没有配置或失败的话后面就会有问题了。这一步看参考网站中:在terminal中输入以下命令:
sudo gedit ~/.bashrc
然后在打开的文本末尾加入:
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local
4000
/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 点击保存使其立即生效,在终端执行:source ~/.bashrc
2.2 安装cudnn5.1 下载cuDNN v5.1 Library for Linux这个版本下载安装Cudnn v5.1(https://developer.nvidia.com/cudnn) (实在找不到的朋友,可以在这里百度网盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1o8HrkYu 密码:015k)进入下载文件Cudnn所在目录,执行下列命令:
2
3
退到根目录,运行下面语句:
3.tensorflow gpu版本安装网址:①安装pip
2
②安装TensorFlow1.1版本,打开命令行:
4.MXNET gpu版本安装网址:(参考https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html)只需要一步(因为我们在第3节已经安装好了pip,配置好了cuda,cudnn):
sudo pip install mxnet-cu80==0.11.0 -i https://pypi.douban.com/simple(sudo 代表使用ubuntu自带默认的python2.7,前面使用pip的时候都加上sudo,我们用默认的python2.7就行了)
(经过试验:打开命令行,输入python,回车,然后输入import mxnet,回车。不报错,本文方法安装正确)详细为:
>>> import mxnet as mx
>>> a = mx.nd.ones((2, 3))
>>> b = a * 2 + 1
>>> b.asnumpy()
array([[ 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3.]], dtype=float32)
5.chainer安装 http://docs.chainer.org/en/stable/install.html#install-chainer (GPU版本需要安装cupy:) http://docs-cupy.chainer.org/en/stable/install.html#install-cupy-via-pip
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 //blog.csdn.net/baidu_26408419/article/details/78143367
1.ubuntu安装最清晰教程: http://www.linuxdiyf.com/linux/28853.html (注意:①U盘安装ubuntu到硬盘中,如果要是安装到移动硬盘,其他步骤一样,但“安装启动引导器的设备”要注意选择移动硬盘位置,而不是/boot所在位置!!!这个地方浪费了好几天。②要下载官网的ubuntu16.04镜像,而且勾选:下载时安装更新。后面会顺利一点)按照以上教程,在本机机械硬盘以及移动硬盘上安装ubuntu16.04,均安装成功!
接下来几个步骤主要参考:http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183 http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/53732015 但是又有很多注意点,照搬,不动脑筋会有问题2.CUDA8.0,cudnn5.1安装这一步是很关键又很容易出错的方法,这个成功的话接下来的安装都是浮云了。 2.1 CUDA8.0安装①首先替换nvidia的驱动,sudo apt-get update然后在系统设置->软件更新->附加驱动->切换到最新的NVIDIA驱动即可。应用更改->重启(图片看参考文章链接)
②ubuntu16.04默认为gcc5.4版本,降版本为5.3以下(我降为了gcc 4.8版本)这一步很重要,怎么降百度就行了,就是不能遗忘这一步。因为5.4编译cuda8会有问题
③安装cuda8。去https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据自己的系统下载对应安装包,下载的是runfile文件(实在找不到的朋友,可以在这百度网盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1gfw6ATd 密码:ujvj)下载好以后,运行
sudo ./cuda_8.0.44_linux.run --tmpdir=/tmp 开始安装。安装开始以后,可以按q跳过阅读一大段协议或一直按回车到底。接下来其他的操作如下所示
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y就会开始安装。④配置CUDA环境变量,这一步又很重要,没有配置或失败的话后面就会有问题了。这一步看参考网站中:在terminal中输入以下命令:
sudo gedit ~/.bashrc
然后在打开的文本末尾加入:
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local
4000
/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 点击保存使其立即生效,在终端执行:source ~/.bashrc
2.2 安装cudnn5.1 下载cuDNN v5.1 Library for Linux这个版本下载安装Cudnn v5.1(https://developer.nvidia.com/cudnn) (实在找不到的朋友,可以在这里百度网盘下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1o8HrkYu 密码:015k)进入下载文件Cudnn所在目录,执行下列命令:
$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz $ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib641
2
3
退到根目录,运行下面语句:
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*步骤2到此结束!!!
3.tensorflow gpu版本安装网址:①安装pip
$ sudo apt-get install python-pip python-dev $ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel1
2
②安装TensorFlow1.1版本,打开命令行:
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7 # Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Install from sources" below. $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl $ sudo -H pip install --upgrade $TF_BINARY_URL或者sudopip install tensorflow-gpu==1.2 来安装1.2版本的TensorFlow。(这里有个陷阱,有的人按照sudo pip install tensorflow-gpu来安装,截止到现在,就会默认安装tensorflow1.4,而1.4会去链接cudnn6,因此会出现libcudnn.so.6:cannot open sharedobject file: No such file or directory错误。当你出现以上错误时,你可以sudo pip uninstall tensorflow-gpu卸载,然后sudopip install tensorflow-gpu==1.2 来指定安装1.2版本的TensorFlow参考于:http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792)(经过试验:打开命令行,输入python,回车,然后输入import tensorflow,回车。不报错,本文方法安装正确)
4.MXNET gpu版本安装网址:(参考https://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html)只需要一步(因为我们在第3节已经安装好了pip,配置好了cuda,cudnn):
sudo pip install mxnet-cu80==0.11.0 -i https://pypi.douban.com/simple(sudo 代表使用ubuntu自带默认的python2.7,前面使用pip的时候都加上sudo,我们用默认的python2.7就行了)
(经过试验:打开命令行,输入python,回车,然后输入import mxnet,回车。不报错,本文方法安装正确)详细为:
>>> import mxnet as mx
>>> a = mx.nd.ones((2, 3))
>>> b = a * 2 + 1
>>> b.asnumpy()
array([[ 3., 3., 3.],
[ 3., 3., 3.]], dtype=float32)
5.chainer安装 http://docs.chainer.org/en/stable/install.html#install-chainer (GPU版本需要安装cupy:) http://docs-cupy.chainer.org/en/stable/install.html#install-cupy-via-pip
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 //blog.csdn.net/baidu_26408419/article/details/78143367
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