深度學習主機環(huán)境配置:
Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080Ti+CUDA9.0+cuDNN7.0.3+nvidia driver 384
1.安裝Ubuntu16.04,安裝完畢后Ubuntu
16.04的分辨率很低.
更新：
sudo apt-get upgrade
2.查看gcc版本號
gcc-v
目前的cuda8.0已支持gcc
5.4版本了谦纱。
2.安裝GTX1080驅動
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-getinstall mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev
以上方法是目前最為穩(wěn)定的簡單的顯卡驅動安裝方法御毅，之后重啟系統(tǒng)讓GTX1080顯卡驅動生效和蚪。
3.下載和安裝CUDA
下載的“cuda_8.0.61_linux.run”有1.45G，按照Nivdia官方給出的方法安裝CUDA8：
sudo sh cuda_8.0.27_linux.run --tmpdir=/opt/temp/
提示中：Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 361.62?
答案必須是n姥敛，否則之前安裝的GTX1080驅動就白費了抓半，而且問題多多姚炕。
安裝完畢后，再聲明一下環(huán)境變量捌显，并將其寫入到~/.bashrc的尾部:
在home處按下ctrl+h顯示隱藏文件，然后編輯bashrc文件总寒，添加一下兩行到最后扶歪。
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin\${PATH:+:\${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64\${LD_LIBRARY_PATH:+:\${LD_LIBRARY_PATH}}
然后source ~/.bashrc更新文件。
最后再來測試一下CUDA摄闸，運行：
nvidia-smi
nvcc-V
因為我們不是從官網(wǎng)的run文件安裝的驅動善镰，我們要手動將將驅動路徑加入到環(huán)境變量LIBRARY_PATH中，I
have nvidia-367 driver and I didn't install the driver from the run
file. Would you please help me how I can fix this?
Analternative is to set LIBRARY_PATH to include /use/lib/nvidia-*/like:
$ LIBRARY_PATH=/usr/lib/nvidia-你的版本號:$LIBRARY_PATH make
測試cuda8.0是否安裝成功,到NVIDIA_CUDA-8.0_Samples安裝目錄下年枕，運行以上的make命令炫欺。
大約十分鐘后，顯示bulidfinished熏兄。
$cd ./NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release/
$./deviceQuery
提示如下錯誤：
zyl@zyl-PC:/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery./deviceQuery Starting...CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)modprobe: ERROR: could not insert 'nvidia_340_uvm': Invalid argumentcudaGetDeviceCount returned 30-> unknown errorResult = FAIL
嘗試解決：sudo reboot
安裝cudnn5.1
在csdn上下載品洛，CSDN提供了下載地址：http://download.csdn.net/download/hearthougan/9889201。注冊一個帳號送3分摩桶，免費下載資源桥状。下載Cudnnv5.1，進入下載目錄硝清，執(zhí)行下列命令：
tar xvzf cudnn-8.0-Linux-x64-v5.1.tgz
解壓完成辅斟。
添加頭文件和庫文件
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/include
sudo cp lib64/libcudnn.* /usr/local/lib
添加系統(tǒng)環(huán)境變量:/etc/profile文件中,
$sudo gedit /etc/profile,文件末尾加上一行保存：export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH
創(chuàng)建鏈接文件：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf，文件中加上一行保存：/usr/local/cuda/lib64
$sudo gedit /etc/profile
在最后添加export PATH = /usr/local/cuda/bin:$PATH
$cd /usr/local/cuda/lib64/
$ rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5? ? #刪除原有動態(tài)文件sudo mv $sudo/usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1.org
$sudo mv /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1.org
$sudo ln -s /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib/nvidia-375/libEGL.so.1
$sudo ln -s /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.375.39 /usr/lib32/nvidia-375/libEGL.so.1
sudo ln -s libcudnn.so.5.0.5 libcudnn.so.5? #生成軟銜接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so? ? ? #生成軟鏈接
安裝tensorflow
安裝bazel
由于本教程使用tensorflow源碼編譯/安裝芦拿，所以需要使用bazel
build士飒。鏈接：https://www.bazel.io/versions/master/docs/install.html
安裝第三方庫
$ sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
$sudo apt-get install gitgit clone git://github.com/numpy/numpy.git numpy
下載tensorflow
在terminal中輸入以下命令
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
默認下載目錄是在/home下
在terminal中輸入以下命令：
cd ~/tensorflow #切換到tensorflow文件夾
./configure #執(zhí)行configure文件
bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel build -c opt --config=cuda//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
cd /tmp/tensorflow_pkg
ls#顯示了生成的wheel
sudo pip install 上面生成的wheel文件
設置環(huán)境
bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package# To build with GPU support:
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
mkdir _python_build
cd _python_build
ln -s ../bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/org_tensorflow/* .
ln -s ../tensorflow/tools/pip_package/* .python setup.py develop
最后建議$
sudo apt-get install python-pip
用pip安裝jupyter
notebook以及其它的安裝包
完美運行查邢，可復制。
以上僅作參考变汪。
