一. 準(zhǔn)備
所需的安裝
- 已申請GCP（Google Cloud Platform）并創(chuàng)建intsance
- 已申請GCP gpu 額度
- 可ssh 連接到GCP instance
二. 安裝CUDA
在使用Tensorflow-gpu版本時囊卜，需要提前安裝顯卡驅(qū)動程序CUDA.
找好自己需要的Tenorflow版本窝爪，就可以開始CUDA的安裝了看杭。下面以安裝CUDA 9.0為例喳整，同時也列出了如果需要更高版本的CUDA流码，如何在現(xiàn)有的版本基礎(chǔ)上進(jìn)行升級提陶。
# get cuda-9.0 driver
curl -O https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0
# if you need update to cuda 10.0 or higher, use the following codes and modify it as you need, otherwise ignore it.
sudo apt-get install cuda-10-0
sudo nvidia-smi -pm 1
sudo nvidia-smi -ac 2505,875 # performance optimziation from google suggestion
CUDA完成安裝后行施，需要將cuda路徑加入到系統(tǒng)的環(huán)境變量中：
# add to environment variable
echo 'export CUDA_HOME=/usr/local/cuda' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
正常情況下允坚，按照上面的步驟操作完成，CUDA就已經(jīng)安裝好了蛾号，這時候可以在終端輸入nvidia-smi 確認(rèn)輸出結(jié)果稠项，若可以看到GPU型號，CUDA version等鲜结，表示操作成功展运。
三. 安裝cuDNN
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA提供的加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的支持庫。安裝之前要先在NVIDIA Developer Program 申請開發(fā)者賬號（申請很迅速精刷，只需要郵箱即可）拗胜。這里以安裝 cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0為例。下載好cuDNN Library for Linux之后怒允，將其上傳到GCP的目錄中埂软，在該目錄中執(zhí)行：
tar xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
rm -rf ~/cuda
rm cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
四. 安裝Tensorflow
1. 安裝環(huán)境
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Anaconda
這里我推薦使用anaconda進(jìn)行服務(wù)器上的包管理，當(dāng)然Tensorflow也在conda下進(jìn)行安裝纫事。
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Virtual enviroment
使用官方推薦的虛擬環(huán)境的安裝方式進(jìn)行Tensorflow的安裝勘畔，這樣可以靈活的管理不同項目所需的操作環(huán)境，如python2和python3丽惶。
2. 開始安裝
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使用conda創(chuàng)建python 2.7環(huán)境：
~$ conda create --name tensorflow python=2.7
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激活安裝的環(huán)境：
~$ source activate tensorflow
此時在終端命令行之前應(yīng)會出現(xiàn)帶有括號的(tensorflow)咖杂。
-
在虛擬環(huán)境中安裝tensorflow
~$ pip install --upgrade tensorflow-gpu
至此安裝已完成，可以通過執(zhí)行相應(yīng)的文件進(jìn)行測試蚊夫。
參考文章
[1] 在 Google Cloud Platform 上使用 GPU 和安裝深度學(xué)習(xí)相關(guān)套件
[2] Ubuntu + CUDA9.0 + tensorflow-gpu 安裝過程
