背景
机器:dell xps8920
系统:Ubuntu16.04(amd64)
显卡:gtx1080
python版本:python3.6
安装CUDA9.0
旧版本清理
sudo ./uninstall_cuda_*.pl
官网下载cuda9.0
安装基础包和升级包
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
升级包是否安装取决于是否提供,操作方式同上
安装过程的选项
安装完成的示例
配置环境
更改~/.bashrc文件添加如下信息
export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
source ~/.bashrc立即生效
验证输出
echo $CUDA_HOME
应该为:/usr/local/cuda
echo $LD_LIBRARY_PATH
应该含:/usr/local/cuda/lib64
安装cuDnn7.1
下载cuDnn7.1选择与cuda9.0配套的产出(需要注册)
下载:cuDNN v7.1.4 Library for Linux
解压并安装
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安装TensorFlow 1.6
tensorflow 1.6 针对cuda9.0和cuDNN7做了优化,可以与构建二进制文件
pip3 install tensorflow-gpu==1.6.0 //也可输入pip3 install tensorflow-gpu安装最新的版本
验证是否成功
python
import tensorflow //无报错即为成功
注意:截止 2018/11/17 tensorflow仅支持到python3.6,所以需要确认python版本,否则可能失败