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  • Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0环境搭建

    软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0。如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了。

    软件下载地址:CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    cuDNNhttps://developer.nvidia.com/cudnn


    1.Ubuntu16.04安装TensorFlowCPU版本:

    (1)首先安装pip

      打开终端,输入命令:sudo apt-get install python-pip python-dev

    (2)然后安装tensorflow:

      pip install tensorflow


    2.Ubuntu16.04安装TensorFlowCPU版本:

     (1)安装NVIDIA显卡驱(提前下载好):

      安装NVIDIA显卡驱,首先需要禁用自带的 nouveau nvidia驱动:sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf,并且在文件中添加:

        blacklist nouveau
        options nouveau modeset=0

      然后再更新一次:sudo update-initramfs -u  ,修改后需要重启系统。重启后,确认下Nouveau已经被禁用,使用命令: lsmod | grep nouveau
      同时需要结束x-window的服务,否则驱动将无法正常安装,命令:sudo service lightdm stop

      然后切换到终端:Ctrl+Alt+F1

      安装驱动:

      1. cd /home/用户名/  
      2. sudo sh ./NVIDIA*.run 
      然后重启X-Windowsudo service lightdm start
       Ctrl+Alt+F7进入图形界面,检查驱动是否安装成功:nvidia-smi 
    (2)gcc降级:
    ubuntugcc编译器是5.4.0,因为cuda8.0不支持5.0以上的编译器,所以需要把编译器版本降到4.9
    (3)安装CUDA
    在终端依次输入:
    cd  /home/用户名/cuda安装包路径下
    sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64​.deb
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install cuda
    (4)安装CUDNN:
    在终端依次输入:
    cd  /home/用户名/Desktop/cudnn安装包路径下                   
    tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.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*
    这里,安装完成之后需要配置环境变量。
    (5)安装其他库:
    Tensorflow官网上,根据提示安装。
    (6)安装Bazel依赖:
    因为是使用tensorflow源码编译/安装,所以需要使用 bazel buildhttps://www.bazel.io/versions/master/docs/install.html
    按照Bazel官网提供的说明进行安装,安装完成之后需要配置环境变量。
    (7)安装tensorflowGPU版):
    pip install tensorflow-gpu


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/go-go/p/9305266.html
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