编程

Ubuntu 下 TensorFlow GPU 环境搭建

1.安装NVIDIA显卡驱动

  1. 禁用nouveau，在终端输入：
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在最后一行添加：

blacklist nouveau

保存退出，在终端执行命令：

sudo update-initramfs -u
重启之后执行
lsmod | grep nouveau #没有输出则说明配置成功
  1. 安装驱动，Ctrl-Alt+F1进入命令行界面之后输入用户名和密码登录 ，找到驱动文件xxx.run所在目录（默认为当前用户目录的Downloads目录下）并赋予该文件可执行权限，然后进行安装：
cd Downloads
sudo chmod a+x xxx.run
sudo service lightdm stop #关闭图形界面
sudo ./xxx.run -no-nouveau-check -no-opengl-files

完成后重启。

2.安装NVIDIA CUDA Toolkit 9.0

  1. Ctrl-Alt+F1进入命令行界面之后输入用户名和密码登录 ，找到CUDA9.0文件xxx.run所在目录（默认为当前用户目录的Downloads目录下）并赋予该文件可执行权限，然后进行安装：
cd Downloads
sudo chmod a+x xxx.run
sudo service lightdm stop #关闭图形界面
sudo ./xxx.run

注意：安装过程中当询问是否安装显卡驱动时选n，因为先前已安装完显卡驱动无需再进行安装。

  1. 配置环境变量：
sudo service lightdm start #开启图形界面

登录系统，打开终端：

sudo gedit /etc/profile

在最后添加：

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}}

保存退出，立即生效：

source /etc/profile

继续执行：

sudo gedit ~/.bashrc

在最后添加：

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}}

完成后重启。

  1. 验证CUDA，打开终端输入：
nvcc -V

出现相应版本号信息则说明安装成功。

3.安装NVIDIA cuDNN 7.4

1.打开终端，找到cuDNN文件libcudnn7_xxx.deb、libcudnn7-dev_xxx.deb、libcudnn7-doc_xxx.deb所在目录（默认为当前用户目录的Downloads目录下），进行安装：

sudo dpkg -i libcudnn7_xxx.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_xxx.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_xxx.deb

若不报错则说明安装成功。

  1. 验证cuDNN是否已安装并可以正常运行，复制cuDNN sample到当前用户目录下：
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME

进入cuDNN相应测试样本的路径：

cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN

编译该测试样本：

make clean && make

运行该测试样本：

./mnistCUDNN

若cuDNN安装并可正常运行则会出现：

Test passed!