Ubuntu 16.04 Cuda8.0 tensorflow-gpu

此教程 年代久远， 请移步 ubuntu16.04 安装 CUDA

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11.09.2016 更新, 更新源之后,要进行upgrade

11.07.2016 更新 可能出现的错误

10.16.2016 更新

ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu

最近在配深度学习的框架，配了一个星期，终于配好了，中间走了n条弯路。

下面开始介绍安装：

1-> : 准备工作：

• 安装 sshserver : ubuntu默认是没有sshserver的，只有sshclientsudo apt-get install openssh-server openssh-client
• 配置源，在国内最好使用国内源，因为下载速度快。国内源介绍
• 只需将你想使用的源 添加到 /etc/apt/sources.list 文件头部即可
• 然后sudo apt-get update
• sudo apt-get upgrade
• 安装依赖sudo apt-get install python-pip sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel

sudo apt-get install git vim sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

• 这里我碰到了一个问题，使用国内源的话，安装的pip无论怎么更新，都是pip8.1.1，不是pip8.1.2,（使用pip-8.1.1的话，在之后安装tensorflow的时候会报错，所以需要升级到8.1.2）如何升级到pip8.1.2
• 如果你用pip install软件的时候感觉速度很慢，你也可以设置一下pip源，（豆瓣源挺快的）cd $HOME mkdir .pip
• cd .pip
• sudo vim pip.conf 在里面添加 global index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple install
• trusted-host = mirrors.aliyun.com
• disable-pip-version-check = true
• timeout = 6000 保存即可

2->:安装nvidia驱动程序：

在这里我花了大概有3.4天的时间，被坑的不要不要的，主要一个问题就是安装完驱动之后 登陆时候一直卡在登陆界面进不去。到最后看到一个人提到了关闭Secury Boot，然后我就将其关了，才进去的。

• 将nouveau加入黑名单sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 将 blacklist nouveau加到文件最后
• 重启电脑
• 按Ctrl+Alt+F1进入命令行界面sudo service lightdm stop sudo rm /tmp/.X0-lock (删除此文件，如果本来就没有的话，就会报错)
• 安装驱动sudo apt-get remove --purge nvidia-* sudo rm /etc/X11/xorg.cong sudo apt-add-repository ppa:graphics-drivers/ppa -y sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-367 nvidia-settings nvidia-prime sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev sudo ldconfig -n sudo update-initramfs -u
• 重启电脑，就可以进入界面了， 如果进不去，进入BIOS启动页面，在Boot（或Security）中找到Security BOOT ，将其disable就可以了
• 查看驱动nvidia-smi 会输出显卡信息

3-> 安装CUDA8.0

• 官网下载 CUDA8.0 .run 文件
• cuda7.5需要gcc-4.7 g++-4.7进行编译， 而Ubuntu默认是5.4版本，所以需要降版本， cuda8.0的话不需要降级sudo apt-get install gcc-4.7 g++-4.7 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.7 10 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.7 10 10 代表优先级， 高的优先
• 安装CUDA7.5，安装时会提示 unsorported configuration ,不用理会， 还会询问你要不要装显卡驱动选择n就可以了。 chmod +x cuda7* sudo ./cuda7*
• 配置CUDA环境~$ sudo vim .bashrc 文件尾加入 export PATH=/usr/local/cuda/bin：$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 保存退出 然后执行: source .bashrc
• 测试
• cd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery make sudo ./deviceQuery 再测试试一下nobody： cd ../../5_Simulations/nbody/ make 执行： ./nbody -benchmark -numbodies=256000 -device=0

4->安装cudnn4.0 安装cudnn5.1（官方tensorflow0.10.0 是用cuda7.5 和cudnn5.1编译的）

• 官网下载 点击打开链接
• 使用tar -zxvf filename 解压
• 配置cudnnsudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5->安装bazel（如果你不打算编译源码安装tensorflow的话，是不需要安装bazel的。我们这里不使用源码安装tensorflow。）

• 安装bazel需要先安装java8$ sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install oracle-java8-installer
• 安装bazel$ echo "deb arch=amd64 http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list $ curl https://storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add - $ sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel $ sudo apt-get upgrade bazel
• bazel命令需要工作在workspace文件夹或其子文件夹下

6->安装tensorflow

• Ubuntu/Linux 64-bit, CPU only, Python 2.7: $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7. Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v5.1. # For other versions, see "Install from sources" below. $ sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.10.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
• 或者去github上下载相应版本， 用pip install 文件名 就可以了
• 然后就可以import tensorflow 测试一下啦

7->可能出现的错误:

• 如果更新了 nvidia驱动之后报错(更新之前运行正常),可以尝试安装
• sudo apt-get install nvidia-modprobe
• 如果使用pycharm的话，进入pycharm根目录的bin/，打开pycharm.sh，然后在第180行左右插入LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64" #需要增加 LD_LIBRARY_PATH="$IDE_BIN_HOME:$LD_LIBRARY_PATH" "$JAVA_BIN"

报错信息:

failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN in python programs using Ubuntu bumblebee