配置tensorflow GPU 版本填坑路
配置tensorflow GPU 版本填坑路
导语 运气好按照教程一把过，运气不好遇到一堆抓狂的问题，记录下踩到的坑 |
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如果是练习教程中的例子tensorflow cpu 版本够用了，要训练的话还是gpu版本要快很多，
本文记录了在我们配备的主流Mac电脑上，安装gpu版本常见问题和解决方法
显卡为：
芯片组型号： NVIDIA GeForce GTX 775M
类型： GPU
总线： PCIe
PCIe Lane 宽度： x16
VRAM（总和）： 2048 MB
供应商： NVIDIA (0x10de)
一. 环境
Mac OSX 10.12
Python:3.6.2
CUDA Toolkit 8.0
cuDNN 5.1二. tensorflow 的安装
参考官方教程，https://www.tensorflow.org/install/install_mac, 不再赘述
建议
1 如果你使用Pycharm编辑器的话，Pycharm自带虚拟环境创建，建议安装到PyCharm的虚拟环境中。
2如果你裸写，建议使用virtualenv来安装tensorflow
三. 安装CUDA
1.安装 CUDA Driver 8.0：
请到如下地址安装最新版 CUDA Driver for Mac： http://www.nvidia.com/object/mac-driver- archive.html
安装完成后再偏好设置里会看到这个选项
2. 安装 CUDA Toolkit 8.0： 建议在线下载 dmg 安装包安装 CUDA Toolkit 8.0，下载地址如下： https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod/local_installers/cuda_8.0 .55_mac-dmg
3.配置CUDA环境，这一步出了很多问题，基本上都会遇到ImportError: dlopen和Segmentation fault: 11两个问题，安装下面的配置就可以了，
输入
sudo open ~/.bash_profile在打开文件后面追加以下内容
export PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export DYLD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib:${CUDA_HOME}/extras/CUPTI/lib:/Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH
export PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:$PATH完成后是这个样子的，记得保存，用下面的命令刷新，如果遇到没权限之类的，重启电脑吧….顺便休息以下
. ~/.bash_profile4.编译使用 CUDA 的 deviceQuery
cd /usr/local/cuda/samples
sudo make -C 1_Utilities/deviceQuery
./bin/x86_64/darwin/release/deviceQuery5 安装 cuDNN 5.1： 下载地址如下： https://developer.nvidia.com/compute/machine- learning/cudnn/secure/v5.1/prod_20161129/8.0/cudnn-8.0-osx-x64-v5.1-tgz
然后解压并进入该目录，执行如下操作：
sudo mv include/cudnn.h /Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/include/
sudo mv lib/libcudnn* /Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib
sudo ln -s /Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib/好了，大功告成。
但是如果你运行例子遇到以下错误
ImportError: dlopen(/Users/valiantliu/tensorflow/lib/python3.6.1/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so, 10):
Library not loaded: @rpath/libcudart.7.5.dylib
Referenced from: /Users/valiantliu/tensorflow/lib/python3.6.1/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so
Reason:
image not found是第3步的环境没有配置好，找不到CUDA的库，重新配置以下
如果遇到
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcublas.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcudnn.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcufft.dylib locally
Segmentation fault: 11这个错误也是和第2步有关，检测是不是有这一句话，总之LD_LIBRARY_PATH也要有值。
export LD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH如果运行Import tensorflow 出现以下内容，说明就安装成功了，散花
python -c "import tensorflow as tf"
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcublas.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcudnn.5.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcufft.8.0.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcuda.1.dylib locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened CUDA library libcurand.8.0.dylib locally`四. 可能你高高兴兴的去跑训练，发现IDE里又报错了，My God，人生如此艰难
ImportError: dlopen(/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so, 10):
Library not loaded: @rpath/libcudart.7.5.dylib
Referenced from: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so
Reason: image not found解决方法是
增加以下配置
1 DYLD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib:/Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib
2 LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib:/Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib 如果没有第一行，会出现Image error问题，如果没有第二行，python进程会crash，默默终止了。
好走到这里应该可以正常运行了，如果出现oom错误，调小程序参数。
还有每次运行之后，显卡的内存看起来并没有正常释放，导致第二次运行必现oom，需要重启电脑，如果有其他好方法，也留言造福大家。