TensorFlow环境配置(2)——Unbutu 16.04 双显卡 安装CUDA8.0+cuDNN6.0

下载CUDA8.0

去官网下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
并在后续步骤中依次选择Linux->x86_64->Ubuntu->16.04->runfile (local)下载。
注意，一定要选择runfile，不要选择deb，因为deb文件自带显卡驱动，会把之前安装好的显卡驱动覆盖掉。下载后的文件名是cuda_******_linux.run

安装CUDA8.0

cd 文件存放目录
sudo sh ./cuda_******_linux.run

首先是一大堆条款，可以直接回车到底
接下来是一堆选项，按照下图输入：

• 第一个是条款，输入accept就好
• 第二个是安装驱动，因为之前已经安装过了NVIDIA驱动，因此一定要选NO
• 第三个回车，使用默认安装路径/usr/local/cuda-8.0
• 第四个输入y，安装指向/usr/local/cuda的符号链接
• 第五个输入输入y，安装Samples
• 第六个回车，用Samples默认安装路径/home/xxxx此处的xxxx指的是你的用户名

成功后如图所示

重启之后

nvcc -V

可以看到CUDA的版本信息：

配置环境

sudo gedit ~/.bashrc

输入：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

执行：

source ~/.bashrc

gcc g++降级

cuda8.0不支持5.0以上的gcc编译器，因此先要降级

gcc --version #可以查看gcc版本
sudo apt-get install gcc-4.8
ls /usr/bin/gcc* #查看已有的gcc版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100 #将某个版本加入gcc候选中，最后的数字是优先级，直接设为100
sudo update-alternatives --config gcc #如果用过此方法配置过多个gcc版本，会看到多个版本。大多数情况是没有这么配置过，所以不会给选项，命令行会返回“仅有一个可用的gcc版本”（大意）。
gcc --version #发现gcc版本为4.8.5

同样的方法降级g++

g++ --version #可以查看gcc版本
sudo apt-get install g++-4.8
ls /usr/bin/g++* #查看已有的g++版本
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 100 #将某个版本加入g++候选中，最后的数字是优先级，直接设为100
sudo update-alternatives --config g++ #如果用过此方法配置过多个g++版本，会看到多个版本。大多数情况是没有这么配置过，所以不会给选项，命令行会返回“仅有一个可用的g++版本”（大意）。
g++ --version #发现g++版本为4.8.5

测试安装是否成功

cd /usr/local/cuda-8.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

显示gpu信息，说明安装成功。

下载cuDNN6.0

官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
依次选择 “Download cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0”->cuDNN v6.0 Library for Linux。下载下来是一个.tgz的压缩包，文件名是cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

配置cuDNN6.0

若之前没有配置过：

cd 文件存放目录
tar -xvf 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/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

这样cuDNN 6.0就安装好了

若之前配置过，这次重新配置：

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz #解压
cd cuda/include #进入include目录
sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件
cd ../lib64 #进入lib64目录
sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库
cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件
# 以下的两步设置软连接时，
一定要注意自己电脑的/usr/local/cuda/lib64/下的libcudnn.so.5.1.5名字，
有的可能是libcudnn.so.5.0.5等，要依据自己的电脑上的文件来定
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软链接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接
sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5 #生成软链接
sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接