Ubuntu18.04安装Tensorflow1.8.0(GPU版)
先说一下环境配置:
系统:Ubuntu18.04
GPU: MX110
注意:安装之前一定要先把CUDA和cuDNN的版本搞清楚了,因为CUDA与cuDNN的版本必须要和Tensorflow的版本对应上,否则即使安装成功,最后在python环境里导入tensorflow时也会报错。如下图所示,本文选择的版本是Tensorflow1.8,cuda9.0,cudnn7.0。
一、安装NVIDIA驱动
先完全卸载之前安装的显卡驱动:
ppa源文件卸载:
$ sudo apt-get remove --purge nvidia*
然后再在软件和更新中的附加驱动进行安装
注意cuda对应的显卡版本
二、安装CUDA
1.去官网
点击打开链接
下载CUDA,需要注册一个账号(上外网登陆下载比较快)
注意:下载runfile(local)文件
-
下载完成以后,找到CUDA9.0所在位置(我的是放在home目录下),终端输入:.
sudo chmod +x cuda_9.0.176.3_linux.run sudo ./cuda_9.0.176.3_linux.run
安装过程中会有几个选项需要确认:
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
安装cuda时可能会报错是因为gcc未降级:
- 使用如下命令安装gcc、g++
sudo apt install g++-4.8
sudo apt install gcc-4.8
2.链接gcc、g++实现降级
cd /usr/bin
sudo rm gcc
这里版本号根据你安装的来定,实际情况中可以通过查看/usr/bin目录下gcc的包名字来定
sudo ln -s gcc-4.8 gcc
sudo rm g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
查看现有的gcc和g++版本
gcc --version
g++ --version
查看cuda 版本
cat /usr/local/cuda/version.txt
3. 配置环境
安装完成以后,需要把cuda路径添加到当前用户的配置文件里:
打开bash_profile:
sudo gedit ~/.bash_profile
将安装路径添加到文件末尾:
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
保存退出后通过如下命令使环境变量生效:
source ~/.bash_profile
- 验证
终端输入:nvcc -V
三、安装cuDNN
官网下载cuda对应版本的cudnn
点击打开链接
下载完成以后将其解压到Cuda的目录当中,依次执行如下命令:
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
四、安装 Tensorflow
(1). 安装pip:
pip及对应版本的python安装可以参考此篇博客
点击打开链接
sudo apt-get install python-pip python-dev # for Python 2.7
sudo apt-get install python3-pip python3-dev # for Python 3.n
(2). 利用pip安装Tensorflow:
pip install tensorflow-gpu==1.8.0
五. 测试
-
进入python,键入以下代码
import tensorflow as tf
若报错:
重新配置一下环境
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
接着若是报出错误
报错原因:numpy1-17-0版本过高,使用numpy-1.16-0版本即可
卸载
pip uninstall numpy
安装
pip install numpy==1.16.0
接着再重新配置一下环境
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
接着试验一下
安装成功