一、硬件配置
在安裝之前最好先檢查自己的顯卡是否支持GPU。
內(nèi)存：8G
處理器：Intel? Core? i5-7500 CPU @ 3.40GHz × 4
顯卡：GeForce GT 730/PCIe/SSE2
操作系統(tǒng)類型：64位
二、安裝
安裝參照鏈接（https://zhuanlan.zhihu.com/p/50302396），非常感謝黃大佬的分享，參照以上鏈接安裝基本沒問題。
本人一開始錯(cuò)以root用戶安裝，導(dǎo)致后面在普通用戶環(huán)境下“他import tensorflow as tf”出現(xiàn)錯(cuò)誤
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'
以及錯(cuò)誤
ImportError: libcublas.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Failed to load the native TensorFlow runtime.
后來是改到普通用戶環(huán)境下重新執(zhí)行安裝步驟解決問題。
具體安裝步驟如下：
1. 英偉達(dá)顯卡驅(qū)動(dòng)安裝
默認(rèn)安裝的顯卡驅(qū)動(dòng)不是英偉達(dá)的驅(qū)動(dòng)，所以先把舊得驅(qū)動(dòng)刪除掉。
sudo apt-get purge nvidia*
禁止自帶的nouveau nvidia驅(qū)動(dòng)
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf # 打開配置文件
填寫禁止配置的內(nèi)容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新配置文件，
sudo update-initramfs -u
添加Graphic Drivers PPA
- sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
- sudo apt-get update
查看合適的驅(qū)動(dòng)版本：
ubuntu-drivers devices
從圖中可以看出可以選擇的驅(qū)動(dòng)版本，在這里我選擇的版本是396。通過如下命令進(jìn)行安裝：安裝完后需要進(jìn)行重啟。
1 # 安裝
2 sudo apt-get install nvidia-driver-396
3 # 重啟
4 sudo reboot
安裝完后，通過如下命令檢測(cè)是否安裝成功，如果成功會(huì)顯示如下圖所示。
sudo nvidia-smi
sudo nvidia-settings
完成顯卡驅(qū)動(dòng)的安裝。
2. cuda 9.0 安裝
2.1 下載文件
首先在官網(wǎng)上下載run 文件，如圖所示，選擇合適run文件。
同時(shí)下載4個(gè)Patch
2.2 安裝依賴庫
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
2.3 降低gcc、g++的版本
g++ --version # 查看版本
安裝指定版本
- sudo apt-get install gcc-5
- sudo apt-get install g++-5
通過命令替換掉之前的版本：
- sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50
- sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50
最后記得再次查看版本是否修改成功。
2.4 安裝cuda
進(jìn)入下載目錄后，依次執(zhí)行命令：
注意：在安裝過程中會(huì)提示是否需要安裝顯卡驅(qū)動(dòng)，在這里要選擇n，其他的選擇y或者回車鍵進(jìn)行安裝:
- sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
- sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
- sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run
- sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run
- sudo sh cuda_9.0.176.4_linux.run
在~/.bashrc 中設(shè)置環(huán)境變量：
sudo vi ~/.bashrc
在最后添加：
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin
{PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64{LD_LIBRARY_PATH}}
運(yùn)行
source ~/.bashrc
重啟后，測(cè)試CUDA是否成功
第一步，進(jìn)入例子文件
cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
第二步，執(zhí)行make命令
sudo make
第三步
./deviceQuery
如果結(jié)果有GPU的信息，說明安裝成功。
3. 安裝CUDNN
下載鏈接： 官網(wǎng)
需要登錄，同意后才能下載。
Download cuDNN v7.4.1(Nov 8, 2018), for CUDA 9.0 --cuDNNLibrary for Linux
下載時(shí)候保存為：cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz
進(jìn)入下載目錄，并執(zhí)行以下命令：
- tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz
- sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
- sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
- sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
沒有報(bào)錯(cuò)就是全部安裝完成了。
4. 安裝anaconda
1. 下載地址：https://www.anaconda.com/download/
這里下載的是Python 3.7 64bit 的Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh，首先進(jìn)入下載目錄i，直接安裝即可。
bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
2. 更改pip和conda為國內(nèi)的源
A. 更改pip的源為阿里云：
mkdir ~/.pip
cat > ~/.pip/pip.conf << EOF
[global]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
index-url=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
EOF
B. 更改conda的源為清華大學(xué)：
- conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- conda config --set show_channel_urls yes
3. 在Anaconda中安裝Python3.6的虛擬環(huán)境
conda create --name tensorflow python=3.6 #創(chuàng)建tensorflow環(huán)境
虛擬環(huán)境主要命令：
- source activate tensorflow #激活tensorflow環(huán)境
- source deactivate tensorflow #退出tensorflow環(huán)境
- conda remove --name tensorflow --all #刪除tensorflow環(huán)境（全部刪除）
5. 安裝Tensorflow GPU 1.9.0
注意：這里如果直接用pip安裝的話，在ubuntu上會(huì)直接默認(rèn)安裝到系統(tǒng)默認(rèn)的python環(huán)境中，而不是虛擬環(huán)境tensorflow中
激活虛擬環(huán)境tensorflow,用conda進(jìn)行安裝
conda install tensorflow-gpu==1.9.0
在使用conda命令時(shí)，如果遇到conda命令錯(cuò)誤，可以在終端執(zhí)行
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
然后再使用conda命令進(jìn)行安裝
參考鏈接：
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/50302396
- https://blog.csdn.net/weixin_41863685/article/details/80303963
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