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installing-tensorflow-gpu-on-ubuntu16.04.md

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installing-tensorflow-gpu-on-ubuntu16.04.md

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Ubuntu16.04环境下安装TensorFlow-GPU版

环境

  • 系统：Ubuntu
  • 版本：16.04.3 LTS
  • 处理器：Intel(R) Core(TM) i7-7700K CPU @ 4.20GHz
  • 内存：16.0GB
  • 类型：64位操作系统 64位处理器
  • 显卡：索泰GTX1060 6G

注意事项

  • 显卡支持CUDA；
  • 稳定的网络连接。

说明

  • 本次安装的所有操作均是在root账户下执行的。可参照opening-root-on-ubuntu启用root用户。若是要在非root账户下执行，请注意修改命令中的路径。

软件下载

安装流程

安装显卡驱动

  1. 使用命令vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf编辑文件，在文件末尾输入以下内容以屏蔽系统集成显卡驱动：
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist rivatv
blacklist nvidiafb
  1. 使用快捷键Ctrl+Alt+F1切换至命令行界面；
  2. 关闭图形系统：service lightdm stop；
  3. 删除之前的驱动：apt purge nvidia-*；
  4. 更新源：apt update；
  5. 查询驱动的可用版本：apt-cache search nvidia-*；
  6. 安装驱动：apt install nvidia-xxx；xxx是上一步中查询到可用的最新版本号。
  7. 输入reboot命令重启系统。

安装CUDA8.0

  1. 下载文件存放于/root/Download/目录下；
  2. 执行以下命令进行安装：
$ dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
$ apt update
$ apt install cuda
  1. 输入命令vim /root/.bashrc编辑文件以配置环境变量，在打开的文件末尾追加以下内容：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$CUDA_HOME/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
  1. 输入命令source /root/.bashrc使环境变量生效。
  2. 输入命令nvcc -V查看版本号以验证CUDA是否安装成功。

安装cuDNN6.0

  1. 下载文件存放于/root/Download/目录下；
  2. 执行一下命令完成安装：
$ cd /root/Download/
$ tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz -C $CUDA_HOME/../

安装Tensorflow-GPU

  1. 安装pip：apt install python-pip
  2. 国内用户请参照configuring-pip-to-use-domestic-source将pip配置成使用国内源，可大幅度提升安装时的下载速度；
  3. 更新pip：pip install -U pip
  4. 安装tensorlfow-gpu：pip install tensorflow-gpu

验证安装

  1. 启动python命令行：python；
  2. 引入tensorflow：import tensorflow as tf；
  3. 查看tensorflow版本：tf.__version__；
  4. 创建Session：tf.Session()，可以在设备名处看到你的显卡名称表示安装完成；
  5. 退出python：exit()。

附fix

  • 问题：【20170925】/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/nvidia-xxx/libEGL.so.1 is not a symbolic link
  • 解决方案：
    1. 下载fix-libegl-so-1.sh；
    2. 添加执行权限：chmod +x ./fix-libegl-so-1.sh；
    3. 执行脚本：./fix-libegl-so-1.sh，过程中输入yes。