虽然网上已经有很多关于安装tensorflow的教程了,不过因我自己有一套固定安装流程,这里也分享下。并且所有文件我都提供了百度盘的下载。因为cuda,nvidia驱动,以及cudnn的版本有一定的兼容性。使用作者提供的文件安装,保证了兼容。
注意请理解下面每行代码的意义后,更具实际情况惊醒操作。机械的执行代码,不保证能成功。
安装环境:ubnutu16,最好是新装的系统。
安装在pyenv中,可以使用pyenv的命令在安装有tensorflow的python和系统python之间切换。
Nvidia driver (1080TI)
- sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
- sudo apt-get update
- sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings nvidia-prime
- sudo apt-get remove --purge xserver-xorg-video-nouveau
- sudo reboot
- 很多教程说需要关闭ui界面,还需要reboot。不过本人每次都没有这么做,都能成功安装。
Cuda
- download and unzip
- 链接: https://pan.baidu.com/s/15qs4RurLuAX9CPaHa5X3qw 提取码: gzit
- cd tf_driver/gpu_driver
- dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb (there are errors throw out, just ignore it)
- sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
- sudo apt-get update
- sudo apt-get install cuda
- sudo gedit ~/.bashrc
- add following lines in the bashrc
- export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
- export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update_1.0-1_amd64.deb
- dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update-2_1.0-1_amd64.deb
- dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
- dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
Install anaconda in pyenv
- git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
- echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
- echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
- echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
- source ~/.bashrc
- use pyenv --help to test if install succussful
- pyenv install --list
- pyenv install -v 3.6.0
- pyenv versions
- pyenv global 3.6.0
- mkdir ~/.pyenv/cache
- cd tf_driver/pyenv
- cp Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh ~/.pyenv/cache
- pyenv install anaconda3-5.1.0
- pyenv rehash
- pyenv global anaconda3-5.1.0
Tensorflow
- cd tf_driver/pyenv
- pip install tensorflow_gpu-1.8.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl