Ubuntu 16.04 + GTX1060 + CUDA9.0 + CUDNN7.0 + TensorFlow 1.6 + Caffe + ROS Kinetic 环境配置

本文主要是介绍Ubuntu 16.04 + GTX1060 + CUDA9.0 + CUDNN7.0 + TensorFlow 1.6 + Caffe + ROS Kinetic 环境配置,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!

近期给实验室电脑配了显卡, 因此就把原来没有GPU配置的环境都配好了。记录一下配置过程及遇到的问题,希望能帮到大家。

我是直接重装系统装的,因此显卡驱动什么都没装,屏幕分辨率很低,但没事,CUDA中有默认的显卡驱动。

1)CUDA9.0

上官网下载CUDA9.0 看了支持系统 只有16.04和17.04 因此 下载对应版本(14.04不支持)的runfile。

 

Ctrl + Alt + F1 进入tty1,关闭显示选项:

sudo /etc/init.d/lightdm stop

运行run :

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

全选默认就行, 安装完毕再启动显示选项。

sudo /etc/init.d/lightdm start

进入图形界面,Ctrl + Alt + F7 , 发现分辨率正常(显卡驱动已经安装完毕)

查看显卡信息 

nvidia-smi

出现对应信息则安装CUDA完毕

 

2)CUDNN 7.0

配置比较简单,上官网下载对应CUDA版本的CUDNN 我下载的是cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz,解压后出现文件夹cuda,将文件拷贝至系统目录下:

 

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

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

配置环境 sudo gedit ~/.bashrc  添加以下内容

 

 

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0

export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

更新环境:

 

sudo source ~/.bashrc

 

 

 

3)TensorFlow 1.6 GPU版本

TensorFlow GPU 1.5 和 1.6都是基于CUDA9.0和CUDNN7.0编译的,直接安装即可。

如果你像我一样是新的系统没有任何东西就先安装一下pip再升级一下pip:

sudo apt-get install python-pip

 sudo pip install -U pip

然后直接安装GPU版本的TensorFlow:

sudo pip install tensorflow-gpu==1.6

1.6可以更换成1.5 或者其他的版本都是一样的

安装完毕之后测试一下有没有成功

python

import tensorflow

tensorflow.__version__

如果成功import 并显示对应的版本则安装成功,如果出现cuda相关的错误,尝试 sudo source ~/.bashrc 后再重复上述操作,应该可以import。

 

4)Caffe

 

配置CUDA9.0 和CUDNN7.0 的caffe 需要修改一些东西。首先按照官网把caffe的依赖都装了(博主不贴出来了吧。。。)

git clone git@github.com:BVLC/caffe.git

进入caffe目录

cp Makefile.config.example Makefile.config

修改Makefile.config中的内容

具体如下:

 

USE_CUDNN := 1

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial

LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

按照提示将CUDA9.0(CUDA其他版本也按照提示改相应的)需改注释的语句注释或删除

 

# CUDA architecture setting: going with all of them.
# For CUDA < 6.0, comment the *_50 through *_61 lines for compatibility.
# For CUDA < 8.0, comment the *_60 and *_61 lines for compatibility.
# For CUDA >= 9.0, comment the *_20 and *_21 lines for compatibility.
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \-gencode arch=compute_61,code=sm_61 \-gencode arch=compute_61,code=compute_61

 

好了 赶紧按照官网继续装 

 

sudo make all

sudo make test

 sudo make runtest

runtest都成功则caffe已经安装完毕

 

其实也可以用CMake编译的

mkdir build

cd build

cmake ..

make all

 make install

make runtest

 

博主用CMake编译的时候出现了一个错误,但是查看相应的.cmake文件后发现报错的是无关紧要的一句提示语句:string XXXX的 直接删掉就好了。

 

5)ROS Kinetic

恩....直接官网装把。。太简单了

 

 

 

这篇关于Ubuntu 16.04 + GTX1060 + CUDA9.0 + CUDNN7.0 + TensorFlow 1.6 + Caffe + ROS Kinetic 环境配置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!



http://www.chinasem.cn/article/544584

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