第一章 Ubuntu16.04搭建Tensorflow-GPU

 在安装之前，最好版本之间要匹配，下面是Tensorflow官网给出的匹配图：

1、Install CUDA Toolkit 9.0

我安装的CUDA是9.0版本的，随着更新，也可以尝试新的版本。

CUDA Toolkit9.0下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

注意：安装CUDA Toolkit 9.0，您需要拥有一个CUDA开发人员帐户，然后登录。如果不这样做，请注册一个，然后您可以登录并访问下载，下载Ubuntu版本。

还需要根据自己的系统和显卡型号安装相应驱动：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us，完成此操作后，您就可以安装驱动程序和CUDA Toolkit了

假如下载的安装包在Download目录，然后改变下载文件的权限：

cd ~/Downloads
chmod +x * .run

运行.run文件（有多个分别运行）

./cuda_9.0.xxxx.run

最后运行：

nvidia-smi

若出现下面图，则表示安装成功

2、Install CUDNN v7

（1）下载cudnn

下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn

根据安装的CUDA版本找到对应的cuDNN版本，我的是7.3.1。

（2）在 Download目录下解压下载文件，然后进入cudnn目录，复制includes到cuda目录:

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

（3）复制lib64到cuda目录:

sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64

（4）改变权限:

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

（5）导入环境变量:

sudo nano ~/.bashrc

在文件最后面加入:

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64" export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

3、Install GPU Tensorflow

（1）首先安装python3

sudo apt-get install python3
#若要安装指定版本的python，这地方可以更改成你需要的版本
sudo apt-get install python3.6 python3.6-dev

（2）切换python优先级

安装好后会在 /usr/bin/ 下出现 python3.6 这个可执行文件，现在需要切换版本(默认版本2.7)
如下就是设置python3.6的路径，并设置优先级为200，默认优先级最高的优先使用

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.6 200

所以如果想要使用系统默认的2.7版本，需要键入

sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2.7 250

并设置优先级大于其他的版本 

（3）安装pip

当前python版本为3.x，输入如下命令：

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

若python版本为2.7，则输入如下命令：

sudo apt-get install python-pip python-dev

在装tensorflow之前，不管是不是最新的pip版本，都要更新一下，具体命令如下：

python 2.7版本：
sudo pip install --upgrade pip
python 3.x版本：
sudo pip3 install --upgrade pip

（4）Tensorflow安装

CPU版本：
sudo pip3 install tensorflow
GPU版本：
sudo pip3 install tensorflow-gpu

 执行python3，进入命令行，查看安装版本：

python3

import tensorflow as tf
tf.__version__

我的是1.9.0，如果要改变tensorflow的版本，执行：

sudo pip3 install tensorflow-gpu=1.9.0

注意：若出现了libcudart.so.7.5: cannot open shared object file: No such file or directory的错误，如下所示：

原因是你安装的cuDNN高于7.5，怎么办呢？下面是解决办法：

比如我的安装的版本是9.0的，首先，将链接libcudart.so.9.0到/usr/lib以及/usr/lib/libcudart.so.7.5

ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.9.0 /usr/lib
ln -s /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.9.0 /usr/lib/libcudart.so.7.5

然后执行：

sudo ldconfig

OK