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  • Ubuntu install TensorFlow 1.10 + CUDA 9.2 + cuDNN 7.2

     
    为了装TensorFlow 1.10 下面升级一下系统的软件环境

    NVIDIA DRIVER

    去官网下载最新的linux驱动   http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 
     
    直接运行会报错
     
    sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
    ERROR: You appear to be running an X server; please exit X before
             installing. For further details, please see the section INSTALLING
             THE NVIDIA DRIVER in the README available on the Linux driver
             download page at www.nvidia.com.

    需要先关闭图形界面,在另一台电脑上用ssh登录这台电脑然后运行

    sudo init 3 
    sudo killall Xorg

    然后再运行 

    sudo bash NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run

    装好后运行 

    nvidia-smi

    出现下图结果说明成功安装

    再运行下面命令恢复图形界面
    sudo init 5
    可以重启一下确认显卡驱动是否正常
     
    如果需要改gcc 或g++版本 请参考上一篇博文 https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9597210.html
     
     
    CUDA 9.2
    由于TensorFlow 1.10 支持cuda 9.2 
    去官网下载最新版本 
    https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1710&target_type=runfilelocal
    先安装一些推荐库
    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libglfw3-dev libgles2-mesa-dev
    这里注意:cuda里带的驱动比刚从官网下的新,那么用cuda里带的驱动(居然比官网下的显卡驱动新??)
    不然会报错 
    cudaerrorinsufficientdriver
    然后安装
    sudo init 3
    sudo killall Xorg
    sudo bash cuda_9.2.148_396.37_linux.run
    安装过程如下
     
    Description
    
    The NVIDIA CUDA Toolkit provides command-line and graphical
    Do you accept the previously read EULA?
    accept/decline/quit: accept
    
    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 396.37?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    
    Install the CUDA 9.2 Toolkit?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    
    Enter Toolkit Location
     [ default is /usr/local/cuda-9.2 ]:
    
    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    
    Install the CUDA 9.2 Samples?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y
    
    Enter CUDA Samples Location
     [ default is /home/whatever ]:
    安装 补丁
    sudo bash cuda_9.2.148.1_linux.run
    装好后修改环境变量 ~/.bashrc 在末尾添加
    export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
    export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"
    修改完毕之后执行一下使其生效:
    source ~/.bashrc

    恢复显示

    sudo init 5

     装好后去 CUDA Samples  目录编译一些例子看看能不能运行,能运行就ok  

    cd ~/NVIDIA_CUDA-9.2_Samples/
    make -j8

    编译好后去下面目录里运行

    cd bin/x86_64/linux/release

    cuDNN

    去官网下载对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 需要登录才能下载
     
    下载后的文件后缀名应该是 *.tgz 如果 是 .solitairetheme8 那就改成 .tgz
    安装很简单,解压复制到对应目录就好
    tar -zxvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.2.1.38.tgz
    sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

    TensorFlow 1.10

    安装 Anaconda   从这里下载 https://www.anaconda.com/download/
    更换为国内源 https://mirrors.ustc.edu.cn/help/anaconda.html
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --set show_channel_urls yes
    然后安装
    conda install tensorflow-gpu==1.10
    装好后测试
    import tensorflow as tf
    tf.__version__
    
    
     


    参考: https://cuiqingcai.com/5822.html

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9598178.html
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