ubuntu16.04+Tesla P100+cuda+anaconda+cudnn+tensorflow：从0开始安装

笔者的实验室新配置了一台服务器，计划进行深度学习的相关研究。研究第一步自然是进行环境配置，这一步历经了千辛万苦，最终再踩了一万个坑之后配置成功。

服务器配置：

本篇文章主要分为以下内容：

1. ubuntu16.04系统安装及配置

2. 安装anaconda

3. 手动安装Tesla P100显卡驱动

4. 安装cuda、cudnn及tensorflow

1. ubuntu16.04系统安装及配置

1.1 使用镜像安装方式，可参考（https://jingyan.baidu.com/article/3c48dd348bc005e10be358eb.html）需要注意的是，系统最好下载16.04最新更新版，否则安装完毕之后会更新很多，费时太久。

1.2 安装完毕后需要换更新源，在网上都是通过更改系统文件的方式换源，比较复杂。其实通过“系统设置---》软件更新---》下载处（download from）”换源即可，换成阿里云的源。

1.3 换源完毕后进行系统更新，这时切记不要通过系统设置那里来安装显卡驱动，这样会造成重启后循环登录的情况，即使关闭ubuntu的自带显卡驱动也会出现这样的情况，这时我们需要进入ctrl+alt+f1来手动安装显卡，稍后在第三块进行介绍。

1.4 如果对ubuntu系统没有接触过的同学（比如我），推荐大家阅读一下这个：（http://tieba.baidu.com/p/2543890656?share=9105&fr=share）。里面的很多命令都非常实用，比如下图的命令，用惯了简直爽翻。

2. 安装anaconda

这里比较简单，从清华镜像下载anaconda安装包，之后在terminal中输入

chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

即可。

3. 手动安装Tesla P100显卡驱动

3.1 首先要准备好正确版本的显卡驱动，这个很重要。经过多次尝试之后发现：390.46版本的驱动可以正确支持本显卡。

3.2 显卡驱动的下载也是一个难题，因为英伟达的官网有问题，进入下载界面（https://www.nvidia.cn/content/DriverDownload-March2009/confirmation.php?url=/tesla/390.46/NVIDIA-Linux-x86_64-390.46.run&lang=cn&type=Tesla）之后可能会出现有遮挡而无法点击下载按钮的情况，这时需要进入开发者模式（按f12），然后在网站源码里找到下载链接进行下载。

正常界面应该如下：

3.3 进行手动安装显卡

首先屏蔽自带驱动

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

在最后一行添加：
blacklist nouveau 
禁用nouveau第三方驱动，保存
执行：
sudo update-initramfs -u
重启后执行：
lsmod | grep nouveau
没有输出即屏蔽好了
到英伟达官网下好对应型号的版本的驱动 一般390.48
 64位

拷贝到 home下（主文件夹下）

先按Ctrl + Alt + F1到控制台，关闭当前图形环境
sudo service lightdm stop

然后进入 home（主文件）

cd /home/用户名

ls

再安装驱动程序

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run -no-opengl-files

最后重新启动图形环境

sudo service lightdm start

重启电脑，输入nvidia-smi，如果有输出如下：

说明安装正确。

4. 安装cuda、cudnn及tensorflow

进入terminal，输入以下命令即可。

chmod +x cuda_9.1.85_387.26_linux.run

sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run

进行如下选择：

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept


Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 387.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n


Install the CUDA 9.1 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y


Enter Toolkit Location
 [ default is /usr/local/cuda-9.1 ]: 


Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y


Install the CUDA 9.1 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: 
Install the CUDA 9.1 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y


Enter CUDA Samples Location

 [ default is /home/ubuntu ]:

安装完会提示不完整，在进行以下命令：

conda update -n base conda

安装完之后进行以下命令：

conda install tensorflow-gpu

这时要下载几个比较大的安装包，要保证良好的网速，而笔者经常断网导致安装不成功，这时有两个解决方案，凌晨五点起来安装 or 买一根best网线... 

over，我买网线去了。。。

20180518更新：解决网速问题后，再进行了尝试，终于成功下载了安装包，接着安装了jupyter，可以编程咯！

总结：最重要的是要保证安装包的版本相互适应，并适合所用显卡和系统，这个也没有规律，只能多试几次。。。