ubuntu18.04环境下安装深度学习环境tensorflow-gpu版

本博客不描述安装的整体情况及关联关系,只记录其中关键点。

仅供备查。

 

---------------ubuntu vi 方向键不对------------------------------------
sudo apt-get remove vim-common
sudo apt-get install vim

--刷新dns
sudo /etc/init.d/dns-clean start

----更新ubuntu源,添加在/etc/apt/sources.list末尾,并执行apt-get update源更新
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse

-------------remove package-------------------------------------
sudo apt-get --purge remove  cuda   :卸载软件及其配置
sudo apt-get autoremove cuda          :卸载软件及其依赖的安装包
sudo apt-get autoclean ubuntu          :删除残余

----删除残余
dpkg -l |grep -i cuda*
sudo dpkg -p  packagename

 

-------------gcc/g++升级降级----------------------------------------

1、版本查看

gcc --version
g++ --version

2、查看系统中可用的版本

ls /usr/bin/gcc*

ls /usr/bin/g++*

3、没有自己的版本需要安装

sudo apt-get install -y gcc-5

sudo apt-get install -y g++-5

4、链接gcc/g++实现降级

cd /usr/bin
$ sudo rm gcc
$ sudo ln -s gcc-5 gcc
$ sudo rm g++
$ sudo ln -s g++-5 g++

--------------install nvidia drivers-----------------------------------
1.删除老驱动
sudo apt-get --purge remove nvidia*
2.禁用自带的 nouveau nvidia驱动
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
3.添加内容
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
4.更新
sudo update-initramfs -u
5.验证无nouveau驱动,然后重启
lsmod | grep nouveau
6.安装驱动
sudo./NVIDIA.run
7.验证驱动
nvidia-smi
nvidia-settings


--------------install tensorflow ---------------------------------
如果你的cuda是8.0,那么你可以使用下面的指令将tensorflow的版本回滚到1.4版本,
pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.9

--------------install nvidia drivers------------------------------
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.74.run


-------------install cuda-----------------------------------------
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1704-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
# 这里可能会报错,需要更新ubuntu源就可以了

-------------install cudnn----------------------------------------
tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

------------check cuda & cudnn version----------------------------
cuda 版本
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2


-----------------deep learning version match----------------------
Linux
Version    P          ython version    Compiler    Build   tools
tensorflow-1.11.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.15.0
tensorflow-1.10.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.15.0
tensorflow-1.9.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.11.0
tensorflow-1.8.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.10.0
tensorflow-1.7.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.10.0
tensorflow-1.6.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.9.0
tensorflow-1.5.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.8.0
tensorflow-1.4.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.5.4
tensorflow-1.3.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.5
tensorflow-1.2.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.5
tensorflow-1.1.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.2
tensorflow-1.0.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.2
Version    Python version    Compiler    Build tools    cuDNN    CUDA
tensorflow_gpu-1.11.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.15.0    7    9
tensorflow_gpu-1.10.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.15.0    7    9
tensorflow_gpu-1.9.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.11.0    7    9
tensorflow_gpu-1.8.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.10.0    7    9
tensorflow_gpu-1.7.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.9.0    7    9
tensorflow_gpu-1.6.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.9.0    7    9
tensorflow_gpu-1.5.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.8.0    7    9
tensorflow_gpu-1.4.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.5.4    6    8
tensorflow_gpu-1.3.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.5    6    8
tensorflow_gpu-1.2.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.5    5.1    8
tensorflow_gpu-1.1.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.2    5.1    8
tensorflow_gpu-1.0.0    2.7, 3.3-3.6    GCC 4.8    Bazel 0.4.2    5.1    8
-------------------------------------------------------------------
 

 

 

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