ubuntu16+tensorflow-gpu安裝cuda

1. 初始化環境

sudo apt-get update 

sudo apt-get upgrade 

sudo apt-get install -y build-essential git python-pip libfreetype6-dev libxft-dev libncurses-dev libopenblas-dev gfortran python-matplotlib libblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev python-dev python-pydot linux-headers-generic linux-image-extra-virtual unzip python-numpy swig python-pandas python-sklearn unzip wget pkg-config zip g++ zlib1g-dev

1. 下載 cuda [注:tensorflow-gpu當前pip安裝版本1.9，支援cuda9.0+cudnn7.1.4for cuda9.0

http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ 選擇對應系統版本，本次使用cuda9sudo dpkg -i  cuda-repo-ubuntu1410_XXXX_amd64.deb 

rm cuda-repo-ubuntu1410_XXXX_amd64.deb 

sudo apt-get update 

sudo apt-get install -y cuda

安裝錯誤解除安裝 sudo dpkg -P packagename, sudo apt-get autoremove cuda

1. 下載cudnn

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
選擇 cuDNN vXXX Library for Linux，目前下載cudnn7.1.4 for cuda9.0

cp cudnn-XXX.solitairetheme8 cudnn-linux-x64.tgz
tar -xvf cudnn-linux-x64.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*

1. 配置環境變數

sudo vi ~/.bashrcexport LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"export CUDA_HOME=/usr/local/cudaexport PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"source ~/.bashrc

1. 安裝tensorflow-gpu == 1.9

pip install keras
pip install tensorflow-gpu==1.9

1. 安裝執行

import tensorflow as tf

作者：加拿大女孩
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