Ubuntu 安裝 tensorflow-gpu 1.4 +CUDA 8.0 +cuDNN詳細教程

硬體環境：NVIDIA GTX 980 Ti

系統環境：Ubuntu 16.04 64位 

一.安裝 NVIDIA驅動

1. 關閉 Secure Boot

具體如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根據主機板的情況。

以華碩主機板的禁用方法為例：

首先進入 BIOS，然後選擇 Boot ，進入 Secure Boot 介面：

確定 "OS Type" 是 "Windows UEFI"

進入 "Key Management"

選擇 "Clear Secure Boot keys"

在你清除 " Secure Boot keys" 之後，你將會有  "Install default Secure Boot keys" 選項來恢復預設的keys 。

在你清除 " Secure Boot keys" 之後， Secure Boot 會被自動關閉，你現在可以設定 "OS Type" 為"Other OS"。

設定完成之後的效果：

2.禁用 nouveau driver

控制檯輸入命令，建立一個檔案通過命令

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

並新增如下內容：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

再更新一下

sudo update-initramfs -u

修改之後需要重啟系統。確認下nouveau是已經禁用，可以使用命令：

lsmod | grep nouveau

3.在字元介面下安裝驅動

首先新增ppa庫，然後通過ppa安裝顯示卡驅動，使用以下命令新增：

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

關閉圖形化環境

首先進入 Ubuntu 系統字元介面，使用組合鍵 ALT+CTRL+F1 進入字元介面。

為了確保驅動能夠正常安裝，我們需要暫時關閉x-window服務（圖形環境），在文字模式下輸入命令進行關閉：

sudo service lightdm stop

安裝驅動

首先通過以下命令來檢視 NVIDIA VGA card model

sudo lshw -numeric -C display

可以使用命令：

ubuntu-drivers devices

來檢視可以使用的驅動，如圖：

輸入以下命令，直接安裝驅動：

sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-384

進入系統，我們要看剛剛的顯示卡驅動是否已經正確安裝成功，通過下面命令檢視：

nvidia-smi

如圖所示顯示卡驅動已經正確安裝，顯示卡的型號是 GTX 980 Ti。

二.安裝 CUDA

1.確定和 TensorFlow 對應的 CUDA 版本

TensorFlow GitHub 頁面檢視依賴的版本：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases 

2. 下載和安裝

因為 CUDA 8 相容的gcc 版本是 4.9 ，但是ubuntu 16.04 預設的是 gcc 5，所以需要gcc降版本。

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++

下載地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

因為上一步已經安裝了顯示卡驅動，所以這裡要選 no 。

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?

(y)es/(n)o/(q)uit: n

3.設定環境變數 

配置CUDA環境變數

export PATH="$PATH:/usr/local/cuda-8.0/bin"

export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

三.安裝cuDNN 

1.確定版本

TensorFlow GitHub 頁面檢視依賴的版本：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

2.下載

下載地址：

https://developer.nvidia.com/cudnn

3.安裝

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*

四.安裝 tensorflow-gpu

直接安裝

pip install tensorflow-gpu

指定版本安裝：

例如，要安裝 tensorflow-gpu 1.4

pip install tensorflow-gpu==1.4

安裝完成

【本文轉載自：   磐創 AI，作者：fendouai，原文連結： https://mp.weixin.qq.com/s/uclnezolwSNAp3RIvBehaw 】

來自 “ ITPUB部落格 ” ，連結：http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2187090/，如需轉載，請註明出處，否則將追究法律責任。