Ubuntu17.04安装TensorFlow1.2的GPU版本

摘要:Ubuntu17.04安装TensorFlow1.2的GPU版本。首先验证nvidia显卡,然后安装CUDA Toolkit 8.0,安装cuDNN v5深度神经网络计算加速库,最后通过python pip安装TensorFlow-GPU版本。

1.安装NVIDIA的GPU-CUDA,cuDNN

1.1. 查看当前配置

xiaolei@wang:~$ uname -m && cat /etc/*release

1.2.安装CUDA

【CUDA官方下载】https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

xiaolei@wang:~/Downloads$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
xiaolei@wang:~/Downloads$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb
xiaolei@wang:~/Downloads$ sudo apt update
xiaolei@wang:~/Downloads$ sudo apt install cuda

1.3.安装cuDNN

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。

【原文】The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, normalization, and activation layers. cuDNN is part of the NVIDIA Deep Learning SDK.

【官方下载】(需要注册登录后填写个小问卷才能下载)https://developer.nvidia.com/cudnn

  • tensorflow-gpu r1.2现在(201707)默认的是cuDNN v5,而v6会报错。
  • 安装方式很简单,下载后解压,把cudnn中的文件内容拷贝到对应的cuda中。
xiaolei@wang:~/Downloads$ tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz && cd cuda
xiaolei@wang:~/Downloads/cuda$ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include/
xiaolei@wang:~/Downloads/cuda/lib64$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64

1.4.安装 libcupti-dev 包

xiaolei@wang:~$ sudo apt-get install libcupti-dev

1.5.变量设置

#!/bin/sh
# Author:wangxiaolei 王小雷
# Blog: http://blog.csdn.net/dream_an
# Github: https://github.com/wangxiaoleiai
# Date: 201707
# Organization: https://github.com/whaleai

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64

2.安装tensorflow-gpu

可以通过python2或者python3的安装,博主使用的是python3。

2.1.安装依赖

xiaolei@wang:~$ sudo apt-get install python-pip python-dev   # for Python 2.7
xiaolei@wang:~$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev # for Python 3.n

2.2.安装tensorflow-gpu版本

xiaolei@wang:~$ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7;  GPU support
xiaolei@wang:~$ spip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support

3.测试tensorflow-gpu

xiaolei@wang:~$ python3
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

可以看到已经使用GPU了!完结-成功

1.彩蛋-卸载方法

xiaolei@wang:~$ sudo pip uninstall tensorflow # for Python 2.7 xiaolei@wang:~$ sudo pip3 uninstall tensorflow # for Python 3.n

2.彩蛋-官网给出的常见错误处理方法

https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏安富莱嵌入式技术分享

【安富莱二代示波器教程】第3章 示波器设计—功能划分和准备工作

完整教程下载地址:http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=45785

712
来自专栏10km的专栏

ubuntu16 CUDA 编译opencl caffe版本并通过mnist训练测试

一般来说,大家谈到caffe,都是基于CUDA在的NVIDIA显卡上运行的版本,其实有一个支持opencl的分支版本OpenCL Caffe。理论上这个版本的c...

3045
来自专栏Hadoop实操

如何在CDSW中使用GPU运行深度学习

1382
来自专栏吉浦迅科技

DAY89:阅读Unified Memory Programming

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天,我们正在讲解Unified Memory Programmin...

150
来自专栏吉浦迅科技

NVIDIA正式宣布CUDA 6:支持统一寻址

NVIDIA今天正式宣布了最新版并行计算开发工具CUDA 6,相比此前的CUDA 5.5有着革命性的巨大进步。 NVIDIA表示,CUDA 6可以让并行编程前所...

2848
来自专栏生信技能树

【直播】我的基因组 30:使用软件把变异分类—添加tag

前面我们讲解了VCF文件的基础信息,其中第8列的信息可以无限丰富,但是通常我们的call variation的软件默认只给出有限的信息,有的甚至都不会告诉你该变...

34811
来自专栏程序员互动联盟

解密FFmpeg播放track mode控制

上一篇文章我们解决了在FFmpeg下如何处理H264和AAC的扩展数据,根据解出的NALU长度恢复了H264的起始码和AAC的ADTS头,这样一般来说播...

37112
来自专栏技术总结

Photos存储、获取、更改照片详解

2179
来自专栏吉浦迅科技

PGI OpenACC 2018版:原来你是这样的编译器

对于CUDA Fortran用户来说,PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran,还可以支持C/C++。而对于集群用户来说,要将...

4447
来自专栏人工智能LeadAI

配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti) | 第三章 CUDA与CUDNN安装

01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified ...

4067

扫码关注云+社区