深度學(xué)習(xí)環(huán)境配置：華碩主板的Win 10 + UEFI + GPT條件下且在SSD + HDD雙硬盤下安裝Ubuntu+Gtx 1080Ti顯卡驅(qū)動 + CUDA 9.1 + Cudnn 7.1...

本文寫文章日期為2018.03.13
??因為買電腦自帶了win10系統(tǒng)劳殖，自己就沒有重新安裝win10狼纬，而是在原win10環(huán)境下分割一個磁盤來安裝ubuntu16.04惠昔，本人電腦GPU為Gtx 1080Ti顯卡，要注意的是顯示器連接線是直接與Gtx 1080Ti顯卡連接速兔，而不是連接主板上的接口！電腦配置見下圖活玲。我的硬盤是雙硬盤一個256G的SSD固態(tài)硬盤涣狗，一個2T的HDD機(jī)械硬盤，現(xiàn)在win10是安裝在SSD上舒憾，我準(zhǔn)備把ubuntu也安裝在SSD上镀钓。


??以前用的電腦都是BIOS+MBR，以前裝的雙系統(tǒng)基本都Win7和ubuntu16.04镀迂，而這次是在win10下且是在UEFI + GPT條件下安裝ubuntu16.04丁溅，所以在動手之前google了很多最新教程，避免了很多坑探遵，感謝那些善良的人窟赏！

一、安裝前準(zhǔn)備

1.安裝EasyUEFI

通常使用BIOS+MBR構(gòu)架的雙系統(tǒng)需要使用EasyBCD軟件來添加啟動項箱季，使用UEFI需要EasyUEFI涯穷。在win10下先安裝EasyUEFI以便于以后在win10下管理啟動項以及刪除ubuntu系統(tǒng)。

2.制作Ubuntu 16.04LTS啟動盤

3.禁用UEFI安全啟動袍睡、關(guān)閉快速啟動

4.為Ubuntu系統(tǒng)分配硬盤空間

  • 如果需要止潘，用DiskGenius或者分區(qū)助手對各個硬盤大小進(jìn)行調(diào)整
  • “鼠標(biāo)右鍵計算機(jī)—>管理—->磁盤管理—->選中盤符右鍵—->壓縮卷 ”
    壓縮出最少60G(空間太小掺炭，等會分區(qū)的時候很難分配，而且會運行慢)的空間出來覆山，不要分配盤符竹伸，直接讓其處于空閑或未分配狀態(tài)即可。這個未分配的空間就是我們將來的ubuntu系統(tǒng)的安裝使用空間簇宽。我壓縮了130g固態(tài)硬盤空間用于安裝ubuntu。

二吧享、安裝ubuntu 16.04

swap交換空間：8G
efi系統(tǒng)分區(qū) ：512M
掛載“/” ：30G
掛載“/usr” ：35G
掛載“/home”：51G

因為我參考了下面：

1.swap交換空間，相當(dāng)于Win中的虛擬內(nèi)存钢颂，通常需要劃分對應(yīng)物理內(nèi)存2倍的空間钞它，考慮到深度學(xué)習(xí)主機(jī)內(nèi)存一般都是32G、64G或者128G殊鞭，所以選擇忽略不劃分遭垛，之后如有需要還可以在系統(tǒng)設(shè)置中添加swap部分。實際上我劃分了8G操灿。
2.EFI系統(tǒng)分區(qū)锯仪，選擇分區(qū)類型為“邏輯分區(qū)”，分區(qū)位置為“空間起始位置”趾盐。分配大小為512M庶喜，足矣。
3.掛載“/”,類型為EXT4日志文件系統(tǒng)救鲤，選擇“邏輯分區(qū)”和“空間起始位置”久窟。根目錄將掛載除了“/home”和“/usr”之外的其他目錄，分配30G本缠。
4.掛載“/usr”,類型為EXT4日志文件系統(tǒng)斥扛，選擇“邏輯分區(qū)”和“空間起始位置”〉で拢“/usr”為Linux存放軟件的地方稀颁，分配40G队他。
5.掛載“/home”，類型為EXT4日志文件系統(tǒng)峻村，選擇“邏輯分區(qū)”和“空間起始位置”麸折。剩余50G左右空間全部分配給“/home”。

  • 實際分區(qū)情況為：

其中粘昨，磁盤0是2T機(jī)械硬盤垢啼，磁盤1是256G固態(tài)硬盤，固態(tài)硬盤用于安裝win 10系統(tǒng)和ubuntu 16.04系統(tǒng)张肾，磁盤1分區(qū)從左到右分別為：

100MB：win 10系統(tǒng)啟動分區(qū)
100GB的C盤：win 10系統(tǒng)
7.51GB的H盤：固態(tài)硬盤中的非系統(tǒng)分區(qū)芭析，用于存儲常用文件
488MB: ubuntu 16.04系統(tǒng)中的efi系統(tǒng)分區(qū)
3.81GB：ubuntu 16.04系統(tǒng)中的swap交換空間
27.94GB：ubuntu 16.04系統(tǒng)中的掛載“/”
42.84GB：ubuntu 16.04系統(tǒng)中的掛載“/usr”
55.79GB：ubuntu 16.04系統(tǒng)中的掛載“/home”

三吞瞪、安裝顯卡驅(qū)動

四妖啥、臺式機(jī)ubuntu無線上網(wǎng)問題

想在臺式機(jī)ubuntu16.04和win10上都用一個無線網(wǎng)卡來上網(wǎng)霉颠，發(fā)現(xiàn)很多網(wǎng)卡都不能在ubuntu中上網(wǎng)，即使可以也只能需要復(fù)雜的安裝網(wǎng)卡驅(qū)動步驟荆虱，但是我也發(fā)現(xiàn)了在ubuntu系統(tǒng)中免驅(qū)可以即插即用且在windows中也可以免驅(qū)連網(wǎng)的兩種網(wǎng)卡分別是：

五、卸載 Ubuntu

六犁跪、安裝CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1

在安裝完CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1之后發(fā)現(xiàn)椿息，tensorflow最新版本 1.7.0不支持CUDA 9.1 和Cudnn 7.1.1，而是支持CUDA 9.0 和Cudnn 7.0坷衍，見tensorflow官網(wǎng)安裝說明：Installing TensorFlow 或 Installing TensorFlow on Ubuntu寝优，否則會出現(xiàn)如下錯誤：

(tensordai) mengzhuo@ubuntu:~$ python
Python 3.6.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 20 2017, 13:51:32)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
輸入命令：import tensorflow as tf
出現(xiàn)錯誤：ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

因此，大家還是安裝CUDA 9.0 和Cudnn 7.0吧枫耳，安裝方法跟下面的方法一樣乏矾。
CUDA 9.0下載地址為：CUDA Toolkit 9.0，所以大家可直接跳過前3步，直接看第4步安裝CUDA 9.0和CUDNN 7.0.5的方法

1.安裝CUDA 9.1

sudo gedit /etc/profile

在打開的文件末尾痒给，添加以下兩行说墨。
64位系統(tǒng)：

export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

這里的文件目錄是cuda-9.1不是cuda-9.0。

2.安裝Cudnn 7.1

tar -xzvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz
sudo 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 /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

  • 因為是以tgz文件的形式安裝的cudnn所以沒辦法按照官方教程中一樣來驗證cudnn是否安裝成功，不過我到各個文件目錄看了下治唤，確認(rèn)應(yīng)該是安裝成功了棒动。

3.卸載 CUDNN 7.1.1 和CUDA 9.1，

3.1 卸載CUDA 9.1的方法見：

sudo /usr/local/cuda-9.1/bin/uninstall_cuda_9.1.pl

3.2 卸載CUDNN 7.1.1 的方法:

因為安裝CUDNN宾添，實際上只是把幾文件復(fù)制到CUDA的安裝目錄下，所以卸載CUDNN只需要把CUDA的安裝目錄"/usr/local/cuda-9.1"一起刪除就可以了：

cd /usr/local/
sudo rm -r cuda-9.1

如果曾經(jīng)驗證過CUDA就會在/home/用戶名 下產(chǎn)生文件夾“NVIDIA_CUDA-9.1_Samples”柜裸，可以把它一起刪除：

cd /home/mengzhuo
sudo rm -r NVIDIA_CUDA-9.1_Samples

注意：我用官方卸載方法卸載CUDA 9.1后再用下面的"4.4.1 方法一"安裝CUDA 9.0后發(fā)現(xiàn)：
系統(tǒng)分辨率變成沒裝驅(qū)動一樣缕陕，并且在ubuntu登錄界面出現(xiàn)循環(huán)登錄，導(dǎo)致不能以圖形方式進(jìn)入ubuntu疙挺。
我猜測的原因：卸載CUDA 9.1時估計連帶著驅(qū)動的一些包被卸載了扛邑。
我解決的辦法是：在登錄界面按Alt+Ctrl+F1進(jìn)入字符界面，然后卸載我剛才安裝的CUDA 9.0铐然，在沒有卸載驅(qū)動的情況下用驅(qū)動的.run安裝包蔬崩，再按照上面講的安裝驅(qū)動方法重新安裝修復(fù)了驅(qū)動。然后分辨率變正常搀暑，循環(huán)登錄現(xiàn)象消失沥阳。最后我進(jìn)入ubuntu系統(tǒng)后用了

4.安裝CUDA 9.0

CUDA 9.0下載地址為：CUDA Toolkit 9.0

安裝方法同上面安裝CUDA 9.1一樣自点，其主要方法見：Ubuntu16.04安裝CUDA9.1桐罕、cuDNN7詳細(xì)教程，基本同官方教程一樣，具體方法如下：

4.1 檢查自己的計算機(jī)是否具備CUDA安裝條件

檢查方法見：Ubuntu16.04安裝CUDA9.1功炮、cuDNN7詳細(xì)教程

4.2 安裝NVIIDA驅(qū)動溅潜。

CUDA提供兩種安裝方式：package manager安裝和runfile安裝。因為CUDA安裝文件將近1.6G薪伏，所以 這里我選擇runfile安裝滚澜，采用runfile安裝，CUDA自帶的驅(qū)動可能無法定位內(nèi)核信息嫁怀，所以要先安裝NVIIDA驅(qū)動设捐。我前面已經(jīng)安裝了驅(qū)動，所以這步已經(jīng)免了眶掌。

4.3 下載CUDA 9.0的runfile安裝文件

下載地址：CUDA Toolkit 9.0

4.4 開始安裝CUDA 9.0

4.4.1 方法一：網(wǎng)上大部分的方法都是這種挡育，太復(fù)雜，所以可直接看4.4.2的方法二
  • 重啟系統(tǒng)朴爬，在登錄界面時按Ctrl+Alt+F1進(jìn)入字符終端界面即寒，登錄成功后，關(guān)閉圖形化界面

sudo service lightdm stop

  • 以cd命令進(jìn)入CUDA 9.0的.run安裝文件所在文件夾內(nèi)召噩，比如我的是：

cd /home/mengzhuo/ ?? # mengzhuo是我的系統(tǒng)用戶名

  • 找到下載文件的路徑母赵，鍵入下面的命令安裝：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

  • 單擊回車，直到提示“是否為NVIDIA安裝驅(qū)動具滴？” 一定要選擇否凹嘲，因為已經(jīng)安裝好驅(qū)動程序，其他都是默認(rèn)构韵。

最后周蹭，你會看到cuda驅(qū)動、sample疲恢、tookit已經(jīng)安裝成功,但是缺少一些庫凶朗。

  • 添加這些庫：

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

  • 重新啟動圖形化界面:

sudo service lightdm start

  • 同時按住Alt + ctrl +F7，返回到圖形化登錄界面显拳，輸入密碼登錄棚愤。 如果能夠成功登錄，則表示不會遇到循環(huán)登錄的問題杂数，基本說明CUDA的安裝成功了 .重啟電腦宛畦，檢查Device Node Verification:

ls /dev/nvidia*

  • 若結(jié)果顯示:

/dev/nvidia0 /dev/nvidiactl /dev/nvidia-uvm

或顯示出類似的信息，應(yīng)該有三個（包含一個類似/dev/nvidia-nvm的）揍移，則安裝成功次和。 如果顯示其他情況，則按照Ubuntu16.04安裝CUDA9.1羊精、cuDNN7詳細(xì)教程中方法進(jìn)行設(shè)置斯够。

  • 終端中輸入

sudo gedit /etc/profile

  • 在打開的文件末尾囚玫，添加以下兩行：
    64位系統(tǒng)：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:LD_LIBRARY_PATH

32位系統(tǒng)：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib:LD_LIBRARY_PATH

  • 保存文件，并重啟读规。因為source /etc/profile是臨時生效抓督，重啟電腦才是永久生效。重啟電腦束亏，檢查上述的環(huán)境變量是否設(shè)置成功铃在。
4.4.2 方法二：

因為我們在安裝cuda時并不需要安裝驅(qū)動，所以不用按Ctrl+Alt+F1進(jìn)入字符終端碍遍，也不用關(guān)閉圖化界面定铜。同時，在方法一中怕敬，在驗證是否安裝成功時揣炕，make也太復(fù)雜了，需要花20+分鐘东跪，其實只需要make一個文件就可以畸陡，這樣只需要幾秒就可驗證是否安裝正確。具體方法如下：

  • 先安裝 安裝cuda所需的依賴庫：

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

  • 輸入以下命令：

cd /home/mengzhuo/ ?? # mengzhuo是我的系統(tǒng)用戶名,該文件夾下存在CUDA9.0的.run安裝文件
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

單擊回車虽填，直到提示“是否為NVIDIA安裝驅(qū)動丁恭？” 一定要選擇no，因為已經(jīng)安裝好驅(qū)動程序斋日，其他都是選擇yes牲览。

  • 添加環(huán)境變量：

sudo gedit /etc/profile

在打開的文件末尾，添加以下兩行：
64位系統(tǒng)：

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:LD_LIBRARY_PATH

  • 保存文件恶守，并重啟第献。因為source /etc/profile是臨時生效，重啟電腦才是永久生效兔港。重啟電腦痊硕，檢查上述的環(huán)境變量是否設(shè)置成功。

4.5 驗證CUDA 9.0是否安裝成功

4.5.1 方法一：網(wǎng)上大部分的方法都是這種押框，太復(fù)雜太花時間，所以可直接看4.5.2的方法二
  • 驗證CUDA Toolkit:

nvcc -V

  • 最后理逊，我們需要嘗試編譯cuda提供的例子橡伞，看cuda能否正常運行,打開終端輸入:

cd /home/user_name/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples
make

  • 系統(tǒng)就會自動進(jìn)入到編譯過程，整個過程大概需要十幾到二十分鐘晋被，請耐心等待兑徘。如果出現(xiàn)錯誤的話，系統(tǒng)會立即報錯停止羡洛。 如果編譯成功挂脑，最后會顯示Finished building CUDA samples，如下圖所示。

  • 運行編譯生成的二進(jìn)制文件崭闲。 編譯后的二進(jìn)制文件默認(rèn)存放在NVIDIA_CUDA-9.1_Samples/bin中肋联。接著在終端中輸入 ：

cd bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

  • 結(jié)果如下圖所示：看到類似如下圖片中的顯示，則代表CUDA安裝且配置成功刁俭，其中 Result = PASS代表成功,若失敗 Result = FAIL .
  • 最后再檢查一下系統(tǒng)和CUDA-Capable device的連接情況
    終端輸入 ：

./bandwidthTest

看到類似如下圖片中的顯示橄仍，則代表成功

4.5.2方法二：
  • 驗證CUDA Toolkit:

nvcc -V

  • 我們需要嘗試編譯cuda提供的例子，看cuda能否正常運行牍戚，這里我們不用像方法一一樣make所有samples侮繁，而只需make一個sample就可以了，這樣可以使時間從20多分鐘減少到幾秒鐘如孝，打開終端輸入:

cd /home/mengzhuo/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities # 進(jìn)入NVIDIA_CUDA-9.0_Samples中 deviceQuery所在文件夾,mengzhuo是我自己的username
make
cd /home/mengzhuo/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery

  • 結(jié)果如下圖所示：看到類似如下圖片中的顯示宪哩，則代表CUDA安裝且配置成功，其中 Result = PASS代表成功,若失敗 Result = FAIL 第晰。


5.安裝CUDNN 7.0.5

  • Cudnn 7.0.5的安裝是按照Ubuntu16.04安裝CUDA9.1锁孟、cuDNN7詳細(xì)教程中以tgz文件的形式安裝的。這個教程也是按照cudnn7.0.5安裝官方教程來的但荤。下載cudnn需要注冊罗岖，我是在cuDNN Download中下載的，下載的是cuDNN v7.0.5 Library for Linux
    腹躁，見下圖桑包。

    實際上cuDNN的安裝只是將其安裝包解壓縮之后，把里面的文件復(fù)制到對應(yīng)的地方即可纺非。故總結(jié)起來實際上以tgz文件的形式安裝cuDNN只需要4條命令就能安裝成功哑了，在cuDNN7的tgz安裝文件所在的文件夾內(nèi)：右鍵--->在終端中打開--->然后在終端內(nèi)輸入以下4命令即可：

tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

注意：上面的第三條命令官方方法是：sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ ，但是我在lib64文件夾下并沒有看到名為libcudnn的文件夾烧颖，所以應(yīng)該還是用我上面的第三條命令弱左。

為防止破壞軟鏈接，還有必要再輸入以下4條命令炕淮，反正我按照上面的官方安裝方法后測試時是提示我軟鏈接被破壞了：

cd /usr/local/cuda-9.0/lib64
sudo ln -s libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7
sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig -v #改了lib拆火、lib64、 ld.so.conf都要重新運行一下ldconfig涂圆，不然系統(tǒng)找不到動態(tài)鏈接庫

因為是以tgz文件的形式安裝的cudnn所以沒辦法按照官方教程中一樣來驗證cudnn是否安裝成功们镜，不過我到各個文件目錄看了下，確認(rèn)應(yīng)該是安裝成功了润歉。

七模狭、安裝Anaconda 3.5.1及其中自帶的python 3.6

雖然我的ubuntu 16系統(tǒng)自帶的python是2.7.12,但是Anaconda不僅能夠進(jìn)行包管理，還能進(jìn)行環(huán)境管理踩衩，所以用它來進(jìn)行創(chuàng)建虛擬環(huán)境并管理嚼鹉。去Anaconda的官方下載地址或清華anaconda鏡像下載對應(yīng)python版本的Anaconda安裝文件贩汉。我這里下載的是python3.6的版本：本次使用的是Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh。

八宴树、安裝pycharm

  • 方法見Ubuntu 16.04 安裝 PyCharm

  • 如果在應(yīng)用程序中找不到pycharm啟動項策菜，可用如下方法：
    打開Pycharm--->Tools--->Creat Desktop Entry...--->Ok

完全不必用這種方法：在ubuntu16.4中為pycharm創(chuàng)建桌面快捷啟動方式。這種方法不僅復(fù)雜酒贬，而且我用這種方法后發(fā)現(xiàn)程序圖標(biāo)并沒有被加載又憨，所以圖標(biāo)變發(fā)了一個問號圖片。

九锭吨、利用pycharm創(chuàng)建虛擬環(huán)境蠢莺，并在虛擬環(huán)境內(nèi)安裝tensorflow、keras等深度學(xué)習(xí)框架

如果不想利用pycharm創(chuàng)建虛擬環(huán)境零如，并在虛擬環(huán)境內(nèi)安裝tensorflow躏将、keras等深度學(xué)習(xí)框架，而是非要自己在終端手機(jī)輸入命令來進(jìn)行考蕾，那么可直接跳過本節(jié)看下一節(jié)"十祸憋、在Anaconda創(chuàng)建的虛擬環(huán)境內(nèi)安裝tensorflow"，本節(jié)和下一節(jié)方法是等效的肖卧，只是本節(jié)方法更簡單蚯窥、更直觀而已。

  • 打開pycharm--->Files--->New Project--->Pure python


    1.png

  • 在New environment using中可選擇“Conda”或"Virtualenv"來創(chuàng)建虛擬環(huán)境塞帐，在Location中把“untitled”改成自定義的虛擬環(huán)境名字拦赠，Python version中可自己選擇想要的版本，這里我選擇的是用"Virtualenv"來創(chuàng)建虛擬環(huán)境葵姥，因為我用“Conda”來創(chuàng)建虛擬環(huán)境后發(fā)現(xiàn)安裝包速率很慢荷鼠，盡管我在pycharm中已經(jīng)更換了國內(nèi)的pip源。

  • Files--->Settings--->Project Interpreter


  • 可以點擊上圖中右上角的齒輪圖標(biāo)榔幸，來更換項目解釋器允乐。

  • 點擊右上角“+”，可以看到“Availabe Packages”削咆，并可以搜索安裝想要的包喳篇。如果前是選擇“Conda”來創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這里就是一片空白态辛，什么都沒有。


  • 更換國內(nèi)pip源：點擊上圖中的“Manage Repositories”挺尿，然后輸入源地址奏黑，如下圖所示炊邦。


十、在Anaconda創(chuàng)建的虛擬環(huán)境內(nèi)安裝tensorflow

本節(jié)和上一節(jié)方法是等效的熟史，只是上一節(jié)方法更簡單馁害、更直觀，如果你已經(jīng)按照"九蹂匹、利用pycharm創(chuàng)建虛擬環(huán)境碘菜，并在虛擬環(huán)境內(nèi)安裝tensorflow、keras等深度學(xué)習(xí)框架"中的方法進(jìn)行限寞，可跳過本節(jié)忍啸。

1.利用conda創(chuàng)建虛擬環(huán)境

conda create -n tensordai python=3.6

tensordai是虛擬環(huán)境的名字玫霎。

2.在虛擬環(huán)境內(nèi)安裝tensorflow

2.1 方法一：見Ubuntu16.04安裝anaconda3+tensorflow

注意：這種方法我沒成功凿滤，原因是網(wǎng)絡(luò)老是斷掉，所以我更換了國內(nèi)的pip源庶近，再進(jìn)行了方法二來安裝tensorflow 1.7.0. 所以大家還是直接看方法二吧翁脆。

下面是方法1的內(nèi)容：

GPU版：pip install tf-nightly-gpu
CPU版：pip install tf-nightly

  • 或者可以先下載好對應(yīng)版本的安裝文件：

Linux CPU-only: Python 2 (build history) / Python 3.4 (build history) / Python 3.5 (build history) / Python 3.6 (build history)
Linux GPU: Python 2 (build history) / Python 3.4 (build history) / Python 3.5 (build history) / Python 3.6 (build history)

我點擊python3.6版本 Python 3.6 (build history)
中的“build history”，然后下載這個文件“tf_nightly_gpu-1.7.0.dev20180222-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl”,然后必須把它重命名為“tensorflow-1.7.0-py3-none-linux_x86_64.whl”鼻种，否則會出現(xiàn)錯誤“tf_nightly_gpu-1.7.0.dev20180222-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.”
再利用下面的命令進(jìn)行安裝：

source activate tensordai #激活虛擬環(huán)境
cd ~/Download #我是將下載好的東西放在了Download文件夾里
pip3 install --ignore-installed --upgrade tensorflow-1.7.0-py3-none-linux_x86_64.whl

或者

pip install tf-nightly-gpu

參考：如何在 Ubuntu 16.04 上安裝并使用 TensorFlow反番、ubuntu16.04安裝TensorFlow的正確步驟

2.2 方法二：

cd ~
mkdir .pip
sudo gedit ~/.pip/pip.conf

然后直接編輯文件pip.conf的內(nèi)容為：

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple/
[install]
trusted-host = pypi.douban.com

這樣就更換pip源成功了蛾洛。

  • 運行命令：

pip install tf-nightly-gpu

3.測試是否安裝成功

  • 進(jìn)入python環(huán)境：

$ python # 進(jìn)入python環(huán)境

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
sess.run(hello)

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(32)
sess.run(a + b)
sess.close()

  • 卸載tensorflow

pip uninstall tf-nightly-gpu

本文鏈接：http://www.reibang.com/p/a9d458544ca1

參考文獻(xiàn)：

win10安裝ubuntu-GNOME雙系統(tǒng)踩坑綜合

感謝：

我的好兄弟張洞明童鞋對本文的熱心幫助與耐心指導(dǎo)养铸！

最后編輯于 ：
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    正文 為了忘掉前任喷兼，我火速辦了婚禮篮绰，結(jié)果婚禮上，老公的妹妹穿的比我還像新娘季惯。我一直安慰自己吠各，他們只是感情好，可當(dāng)我...
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  • 惡毒庶女頂嫁案：這布局不是一般人想出來的
    文/花漫 我一把揭開白布勉抓。 她就那樣靜靜地躺著贾漏，像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪藕筋。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上纵散，一...
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  • 城市分裂傳說
    那天，我揣著相機(jī)與錄音隐圾，去河邊找鬼伍掀。 笑死，一個胖子當(dāng)著我的面吹牛暇藏，可吹牛的內(nèi)容都是我干的蜜笤。 我是一名探鬼主播，決...
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    文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼盐碱，長吁一口氣：“原來是場噩夢啊……” “哼把兔！你這毒婦竟也來了？” 一聲冷哼從身側(cè)響起瓮顽，我...
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  • 萬榮殺人案實錄
    序言：老撾萬榮一對情侶失蹤县好，失蹤者是張志新（化名）和其女友劉穎，沒想到半個月后暖混，有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體缕贡，經(jīng)...
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  • ?護(hù)林員之死
    正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡，尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
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    正文 我和宋清朗相戀三年，在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了善绎。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片黔漂。...
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  • 活死人
    序言：一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡，死狀恐怖禀酱，靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出，到底是詐尸還是另有隱情牧嫉，我是刑警寧澤剂跟，帶...
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  • ?日本核電站爆炸內(nèi)幕
    正文 年R本政府宣布，位于F島的核電站酣藻，受9級特大地震影響曹洽，放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜辽剧，卻給世界環(huán)境...
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    文/蒙蒙 一送淆、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧怕轿，春花似錦偷崩、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
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