ubuntu 上 tensorflow 環境搭建

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來自專欄神經病網路與人工智障

本文列出在ubuntu上搭建tensorflow-gpu環境所需的四個步驟，筆者在unbuntu 16.04，17.04，18.04上均搭建成功，如果在安裝過程中遇到任何問題盡量參考官方文檔。

一、驅動

1. 下載顯卡驅動：

Download Drivers?

www.nvidia.com

同時需要注意驅動所對應的CUDA版本，而CUDA版本對應了相應的tensorflow版本，截止成文時最新的tensorflow為1.10.1對應CUDA-9所以需要下載不低於R384版本的驅動，對應關係如下:

NVIDIA graphics driver R375 or newer for CUDA
NVIDIA graphics driver R384 or newer for CUDA 9
NVIDIA graphics driver R390 or newer for CUDA 9.2

2. 安裝顯卡驅動 - 運行腳本下載的腳本(帶.run後綴)，如果腳本運行過程中出現問題可以參考

Ubuntu 16.04安裝NVIDIA驅動?

blog.csdn.net

安裝完後記得重啟電腦讓驅動生效。

二、CUDA 工具包

1. 下載cuda tookit：

CUDA Toolkit Archive?

developer.nvidia.com

需要註冊NVIDIA賬號才能下載，點擊右上角註冊，註冊完後重新進入上面的鏈接即可看到下載頁面。

注意在選擇版本時一定要對應相應的tensorflow版本，tf官方文檔沒有描述清楚，這是在安裝環境是最容易出錯的地方，不同版本tensorflow依賴CUDA不一樣，比如tf1.4對應cuda8,tf1.10對應cuda9

2. 安裝cuda tookit： 進入下載頁面選擇相應版本，按照頁面上官方給的出的命令執行即可

三、cuDNN(NVIDIA CUDA Deep Neural Network library)

1. 下載cudNN：

官方腳本下載地址?

developer.nvidia.com

注意下載CUDA對應的cudNN版本

2. 安裝cudnn

官方文檔安裝命令（將命令中的版本改為實際安裝中的相應版本）:

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgzsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn*export PATH="/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

四、安裝虛擬環境及tensorflow

如果需要安裝其他版本tensorflow，將最後一句命令改為 pip install tensorflow-gpu==版本號即可。

sudo apt-get install libcupti-devsudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenvvirtualenv --system-site-packages -p python3 tensorflowsource ~/tensorflow/bin/activatepip install tensorflow-gpu

參考文檔: NVIDIA官方文檔 tendorflow官方文檔顯卡驅動異常