ubuntu 安装cuda cudnn transflow

一、设备是否支持

 在终端中输入： $ lspci | grep -i nvidia ，会显示自己的NVIDIA GPU版本信息

二、禁用nouveau

终端中运行：$ lsmod | grep nouveau，如果有输出则代表nouveau正在加载。

三、运行cuda.run 文件

会出现依赖错误：

sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev

sudo apt-get install libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa

sudo apt-get install libglu1-mesa-dev

把InstallUtils.pm 文件复制到

/usr/lib/x86_64-linux-gnu/perl-base/ 文件夹中

重新运行安装文件，添加参数

./cuda.run --override --toolkitpath=/home/XXX/local/cuda-8.0

安装过程中不安装英伟达驱动，不创建软链接，其余默认yes。

安装成功

在.bashrc文件尾部中添加：

export PATH=/home/solar/local/cuda-8.0/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/home/solar/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

终端输入 nvidia-smi 检测是否成功

解压cudnn.tgz文件,

sudo cp cudnn.h /home/solar/local/cuda-8.0/include/    

sudo cp lib* /home/solar/local/cuda-8.0/lib64/        

安装anaconda

直接运行.sh文件，安装成功

输入 conda info -e 查看是否安装成功

添加源：

conda config --add channels 'http://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'

conda config --set show_channel_urls yes

PS：服务器没办法解析域名 ，创建环境的时候总是提示网络错误。。。

修改resolv.conf

添加nameserver 8.8.8.8

或者nameuser 114.114.114.114

创建新的conda环境：

conda create -n transorflow python=python3.6

使用新的环境：

source activate tensorflow

然后：

pip install tensorflow_XX.whl

完成后进入python 

输入

import tensorflow as tf

hello=tf.constant('hello,Tensorflow')

sess=tf.Session()

print sess.run(hello)

输出 hello,Tensorflow则成功