ubuntu14.04系统中安装tensorflow（gpu版）cuda-8.0 + cudann(5.0 or 6.0)

本文主要是介绍ubuntu14.04系统中安装tensorflow（gpu版）cuda-8.0 + cudann(5.0 or 6.0)，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

系统配置：ubuntu14.04 + GTX1060 + i7（7700K）

安装部署参考地址1：http://blog.csdn.net/zhouchao_fight/article/details/51517338

安装部署参考地址2（推荐）：http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183

安装前准备工作（离线安装）

官方下载：cuda-8.0 toolkit

github下载tensorflow*.whl文件：tensorflow_GPU_py2.7 （拉到最下面选择GPU+py2）

官方下载：cuDNNV5（需要注册登录官网）

一共3个文件放入U盘，在ubuntu实体机上读取安装。这些文件全部放在/usr/local/WYLdownload目录下

第一步（可直接跳到第二步）：安装nvidia显卡驱动

linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题。使用如下命令添加Graphic Drivers PPA：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 

然后更新源：

sudo apt-get update

然后去navidia官网查看最新的驱动版本号：navidia官网：http://www.geforce.cn/drivers
比如说驱动的最新版本号为375，则执行如下指令：

sudo apt-get install nvidia-375

最后安装openGL支持：

sudo apt-get install mesa-common-dev

第二步：安装cuda-toolkit-8.0并用其安装cuda-8.0

$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda-8.0

sudo vim /etc/profile

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH  
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

source /etc/profile

$ nvidia-smi

$ cuda-install-samples-8.0.sh ~/cuda_examples

$ cd ~/cuda_examples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples
$ make

第三步：降低gcc版本到5.0以下

$ gcc --help

$ gcc --version #查看gcc版本号

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

第四步：下载 cuDNN V5+ 库文件并添加到cuda-8.0库

解压并将内容copy到/usr/local/cuda-8.0/include和lib64目录中：

cudann-8.0是目前为止比较稳定的版本在更新tensorflow后（1.4.1- 指令: pip install --upgrade tensorflow-gpu 即可更新tensorflow）

在官网下载对应版本的*.tgz文件。

指令如下：

sudo tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*   #分配包的权限

第五步：安装tensorflow(最简单的方式是第3种安装方法)

一、Anaconda安装tensorflow（不推荐：conda目录和系统自带python目录冲突）：

官方安装tensorflow说明：https://www.tensorflow.org/install

1、Create a conda environment named tensorflow to run a version of Python by invoking the following command:建立tensorflow运行环境

$ conda create -n tensorflow

2、Activate the conda environment by issuing the following command:激活conda环境

$ source activate tensorflow

3、Issue a command of the following format to install TensorFlow inside your conda environment:

$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL
其中TF_PYTHON_URL是想要配置的tensorflow版本：
如：https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

$ sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

4、从conda环境中退出：

$ source deactivate

二、git安装tensorflow

$ sudo git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow /usr/local/WYLdownload/tensorflow
$ pip install --upgrade setuptools pip

$ sudo ./configure

三、pip安装tensoflow

$ pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl

四、Bazel安装tensorflow（如果选择用Bazel安装tensorfloe***.whl）

$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install oracle-java8-installer

$ echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
$ curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel

$ sudo apt-get update 
$ sudo apt-get install bazel
$ sudo apt-get upgrade bazel

$ bazel version

这篇关于ubuntu14.04系统中安装tensorflow（gpu版）cuda-8.0 + cudann(5.0 or 6.0)的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！