linux安装tf-gpu注意事项

一、预准备
1、查看是否有gpu
    lspci | grep -i nvidia
2、安装必备的软件
    yum install gcc
    yum install gcc-g++   应该是gcc-c++
    yum install kernel-devel
    yum install kernel-headers  
3、关闭系统自带驱动Nouveau drivers（可参考官方手册https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#runfile）
4、yum update;这个非常重要，否则会一直报错，提示无法定位kernel；

二、安装cuda
 1、下载cuda，网址（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads），根据自己的操作系统来下载对应的cuda
    选择了Linux+centos7+runfile；官方给出安装命令：
    Installation Instructions: 
        Run `sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run` 
        Follow the command-line prompts（除了不安装驱动，其他都yes）

    由于下载安装的tensorflow1.8，但只能用9.0的cuda，所以安装后用不了，提示无法找到9.0的东西

2、下载cuda9.0的东西，然后安装，再配置环境变量（export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64/），reboot

vim .bashrc

source .bashrc

3、然后下载cudnn7，将对应的文件copy到cuda下，提示无法找到libcudnn.so.7；搜索发现该文件属于cudnn9.0；而cudnn7.0..v5对应的文档是libcudnn.so.5；可参考：

4、下载cudnn-9.0-linux-x64-v7，然后将对应的文件copy到cuda的对应目录下；

5、最后测试ok

三、总结
这个安装共用时2天，首先是无法定位到核；然后是无法找到cuda9.0，最后是无法找到libcudnn.so.7；
解决的方法上面已经给出；最重要的经验是cuda与cudnn的版本要与tensorflow-gpu版本相对应；抓住这条主线可以省略不少时间

 

20180912在centos7.5版本上安装cuda9.1时，上述方法仍然无法定位到核，使用如下命令，就可以了：

sudo yum install epel-release

yum install --enablerepo=epel dkms