【深度学习】记录Ubuntu18.0.4下Tensorflow-gpu环境搭建与安装

本人在学习tensorflow途中遇到很多坑，很多一起学习的朋友也遇到相似的问题，鉴于此写下本文章以帮助大家解除疑惑，共同进步。

前提须知

（1）系统环境：原生Ubuntu18.0.4（什么东西都没装）

（2）目的：安装tensorflow-gpu 1.14 环境

一.修改安装源（提高效率）&&更新软件

1.修改下载服务器

（其实这一步不是很必要，只是为了用国内安装源下载快一点以节省时间，按个人需求使用。）

打开应用页，点“软件和更新”，在“Ubuntu软件”这一栏，点击“下载自”下拉框，点“其他”，选取中国的下载服务器，这里选阿里云的，其他的也可，然后点右下角的“关闭->重新载入”，更新下缓存就好了。如图：

2.更新软件

打开终端，输入下面代码进行软件更新

sudo apt-get update

输入你的管理员密码，等待更新完成

二.安装显卡驱动

在终端执行下面这行代码就行了,自动安装ubuntu官方支持的显卡驱动。

sudo ubuntu-drivers autoinstall

等待安装完成，重启一下电脑，然后输入下面指令查看驱动是否安装成功

nvidia -smi

成功标志即打印出你的显卡信息，如图

三.CUDA和CUDNN下载安装

1.CUDA

这里我们选的是CUDA 10.0版本
官方下载链接：
https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive
按图选择下载相应的版本的cuda10.0文件，点Download按钮

等待下载完成后，在下载位置打开终端运行下面指令来安装cuda

sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run

出现让你阅读条款可以按Ctrl+C跳过

然后分别按一下输入，空行表示回车

accept
n
y

y
y

等待安装完成

安装完成截图

2.CUDNN

官方下载链接（这里需要注册登录才能下载）：
https://developer.nvidia.com/cudnn
如图：
点Download CUDNN按钮

登录（没有就注册一个，也可以微信扫码登录）

下载CUDNN 7.6.5这个版本的（因为这个与我们安装的CUDA版本对应）

输入下面指令

sudo nautilus

会弹出文件管理器，然后到你刚才下载cudnn的位置（默认就在左边那一列的“下载”这个位置）
提取下载好的.tgz文件，打开解压出来的文件夹，会有一个“cuda”的文件夹，打开这个文件夹，选取"include"和"lib"这两个文件夹，右键->剪切，然后点左边那一列选“文件系统”，移到最下面找到"usr"这个文件夹并打开->
打开“local”文件夹->
打开"cuda-10.0"文件夹->
右键空白位置->粘贴->
弹出合并窗口，勾上“应用此操作到所有文件和文件夹”->点“合并”按钮
然后叉掉窗口
如图所示：

3.添加环境变量

回到终端，执行下面指令

sudo gedit ~/.bashrc

此时会打开一个文件，复制下面代码

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda 
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

回到打开的文件，滚到最下面，粘贴上复制的这些代码，然后按"Ctrl+S"保存,关闭。

执行下面指令，实现CUDA和CUDNN的连接

sudo cp /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudart.so.10.0 /usr/local/lib/libcudart.so.10.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcublas.so.10.0 /usr/local/lib/libcublas.so.10.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcurand.so.10.0 /usr/local/lib/libcurabd.so.10.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcudnn.so.7 /usr/local/lib/libcudnn.so.7 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcusolver.so.10.0 /usr/local/lib/libcusolver.so.10.0 && sudo ldconfig

sudo cp /usr/local/cuda-10.0/lib64/libcufft.so.10.0 /usr/local/lib/libcufft.so.10.0 && sudo ldconfig

四.安装Tensorflow

1.安装pip和pip3

在终端执行下面指令

sudo apt install python-pip python3-pip

2.安装Tensorflw-gpu版和Numpy(如果跟我同个课程学习的同学请直接看补充！！！)

执行下面两个指令

sudo pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0 numpy==1.16.3

sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.14.0 numpy==1.16.3

等待安装完成
在终端输入python3,再输入import tensorflow as tf导入tensorflow检测是否成功，成功截图如下

至此，你的tensorflow安装就算完成了，祝学习愉快！

--------------------补充--------------------

如有报错
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute 'python’

请按以下2个step操作
step1.卸载掉1.14版本的Tensorflow（如果你没安装过tensorflow请忽略这一step）

sudo pip uninstall tensorflow

step2.安装1.13.1版本的Tensorflow

sudo pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1 numpy

sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==1.13.1 numpy

报错是因为1.14版本的接口更新了，以上方法亲测有效。

--------------------补充完毕--------------------

如有遗漏或错误欢迎私信我改正，谢谢！