Ubuntu18:装GPU TensorFlow

环境：ubuntu18.04LTS，python3.6.5
目标环境：cuda9.0 cuDNN7.0.5_for_cuda9.0 tensorflow任意

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2018.10.24更新

ubuntu18装nvidia驱动可以在设置里面切换了，所以可以直接从cuda装起，很简单。

更新end

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2018.09.17更新

突然发现一条命令就可以装nvidia驱动

ubuntu-drivers autoinstall

更新end

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2018.05.10原文如下：
安装依赖：

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev libfreeimage3 libfreeimage-dev

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卸载原有N卡驱动（如果有的话）：

# 建议run文件卸载，即你之前下载的Nvidia驱动run文件
sudo chmod +x *.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall
# 不建议采取这种
sudo apt-get remove --purge nvidia*

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禁用nouveau驱动（十分重要）：

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

文本最后添加：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

命令行使生效：

sudo update-initramfs -u

重启后测试如下：
（这时你的电脑分辨率会变成800*600，不要慌，装完驱动重启后就会恢复）

lsmod | grep nouveau
#如果屏幕没有输出则禁用nouveau成功

如果完成了这一步，剩下的就很简单了。

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接下来准备安装Nvidia驱动：
下载适合自己显卡和系统的驱动：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

#给安装程序权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run
#安装，后面参数非常重要
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.48.run -no-opengl-files -no-x-checks -no-nouveau-check

驱动测试：

nvidia-smi #列出GPU信息列表
Nvidia-settings #弹出设置框
#没报错就可以

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重启后分辨率就回来了。
安装cuda：

sudo chmod 777 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run -toolkit -samples -override --no-opengl-libs -silent

没有提示，耐心等待。

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安装后，降低gcc版本：

sudo apt install gcc-5 g++-5
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 50 
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50  

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设置cuda环境变量（比较重要，不然samples跑不起来）：

vim ～/.bashrc

文本最后添加

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0/bin
export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME

测试cuda：

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

cd ../bandwidthTest
sudo make
./bandwidthTest

看到最后结果是

Result = PASS

即可。

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安装cuDNN7.0：

注册NVIDIA并下载cuDNN包：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载的包如下面安装命令所示：

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.11-1+cuda9.0_amd64.deb

测试cuDNN：

cd /usr/src/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
sudo make clean
sudo make
./mnistCUDNN

看到Test passed即可。

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最后安装tensorflow：

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

测试：

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

从log可以看到GPU信息，运行无报错即可。