Ubunto16.04+1070ti 安裝Cuda8.0 和 tensorflow文檔

??最近老板突然要說做項目姻檀,雙手一揮就申請了張顯卡人断,因此記錄下這篇文檔爬迟;

系統(tǒng)?/?Ubunto16.04
顯卡?/?Nvidia GTX 1070ti

  • NVIDIA顯卡驅(qū)動

    • 安裝準備

      • 屏蔽nouveau開源驅(qū)動
      touch /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 
      echo "blacklist nouveau" >>blacklist-nouveau.conf 
      echo "options nouveau modeset = 0" >>blacklist-nouveau.conf
      
      • 更新前可以去blacklist-nouveau.conf查看命令是否添加成功辰狡,之后執(zhí)行更新:
      sudo update-initramfs -u
      
      • Nvidia官網(wǎng)下載和顯卡對應的驅(qū)動锋叨,我的是GTX1070ti,對應的最新的驅(qū)動是NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run
    • 安裝NVIDIA顯卡驅(qū)動:

      • 進入字符界面Ctrl+alt+F1之后宛篇,輸入同戶名和密碼娃磺,登陸成功后執(zhí)行:
      sudo service lightdm stop
      
      • 安裝:其中–no-opengl-files很重要,不然安裝后重啟會出現(xiàn)循環(huán)登錄的問題叫倍。
       sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run   //執(zhí)行權限
       sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run –no-opengl-files   //執(zhí)行
       sudo service lightdm start
       sudo reboot
      
      • 重啟如果能夠順利登錄偷卧,恭喜,之后測試是否安裝成功:
      nvidia-smi
      

      打印出gpu相關信息表示安裝成功吆倦。
    • 安裝CUDA-8.0

      • 安裝依賴:
        • 設置源:
        # deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Release amd64 (20160420.1)]/ xenial main restricted
        deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu xenial main restricted #Added by software-properties
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted
        deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main restricted multiverse universe #Added by software-properties
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted
        deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main restricted multiverse universe #Added by software-properties
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial multiverse
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates multiverse
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
        deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse #Added by software-properties
        deb http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
        deb-src http://archive.canonical.com/ubuntu xenial partner
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted
        deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main restricted multiverse universe #Added by software-properties
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
        deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security multiverse
        
        將aliyun的源添加到/etc/apt/source.list中;
      • 安裝相關依賴庫:
        sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev
        sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa
        sudo apt-get install libglu1-mesa-dev
        ```
      
    • 安裝:ubunto16系統(tǒng)默認的gcc-5.4.0就支持cuda-8.0听诸,我的cuda-runfile文件是cuda_8.0.61_375.26_linux-run

       sudo sh cuda_8.0.44_linux.run --no-opengl-libs
      

      這里沒有安裝opengl,不會出現(xiàn)循環(huán)登錄的bug蚕泽;

      • 添加環(huán)境變量
      vim ~/.bashrc
      export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
      export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
      sudo vim /etc/profile
      export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
      
      • 設置動態(tài)鏈接庫
      sudo vim /etc/profile
      

      寫入

      export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH
      

      創(chuàng)建cuda.conf文件

      sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
      

      添加以下路徑

      /usr/local/cuda/lib64
      

      執(zhí)行鏈接生效

      sudo ldconfig
      sudo reboot
      
      • 測試cuda是否安裝成功
      cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery 
      sudo make 
      ./deviceQuery
      

      得到以下結果表示安裝成功晌梨。
    • 安裝cuDNN-5.1

      • Cuda8.0對應的cnDNN版本是5.1,去官網(wǎng)注冊下載须妻;
      • 下載之后解壓仔蝌,將cuDNN里的文件copy到CUDA目錄;
      sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 
      sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/
      cd /usr/local/cuda/lib64/ 
      sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5
      sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 
      sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so 
      
    • 安裝python

      • 安裝setuptools依賴的zlib庫荒吏;
      download:http://www.zlib.net/
      ./configure --prefix=/usr/local/zlib/
      make
      make install
      

      添加鏈接敛惊;

      //將--prefix目錄添加到zlib.conf中
      sudo vim /etc/ld.so.conf.d/zlib.conf
      ldconfig
      
      • 安裝setuptools;
      download:https://pypi.org/project/setuptools/
      sudo python setup.py install
      
      • 安裝pip绰更;
      sudo python setup.py install
      
    • 安裝tensorflow

      pip安裝:

      //gpu-python2
      sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
      //cpu-python2
      sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.2.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
      //gpu-python3
      sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.2.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
      //cpu-python3
      sudo pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.2.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
      
    • 總結

      這樣環(huán)境就搭好了瞧挤,可以愉快的燒GPU啦~

最后編輯于
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