ubuntu的tensorflow环境配置

 

一、N卡驱安装

添加nvidia官方ppa

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update

sudo ubuntu-drivers devices // 显示可以安装的nvidia驱动
 
sudo apt install nvidia-xxx //安装想要安装的版本

安装好后测试是否安装成功

nvidia-smi

若出现这个即为成功

二、下载安装cuda10.01，cudnn

1）cuda下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

 

或者命令下载:

wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

安装cuda

sudo chmod 777  cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo ./cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run

再出现的提示中选择continue和accept,直到出现如下画面

咱们吧显卡驱动上的X去掉就好（前面已经装过驱动了）

配置Cuda环境

1、配置到动态链接库

sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

在打开的文件中添加如下语句：

/usr/local/cuda-10.1/lib64

执行

sudo ldconfig

2、配置到环境变量（不同环境下，配置不同环境变量，可以使用多个cuda版本）

sudo gedit ~/.bashrc

打开文件后在文件末尾添加路径，也就是安装目录：

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH　

然后重新加载.bashrc文件 

source ~/.bashrc

2）安装cudnn

cudnn下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

 

下载后安装cudnn

安装 cudnn：

tar -zxvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda-10.1/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include/
cd /usr/local/cuda-10.1/lib64/
sudo chmod +r libcudnn.so.7.6.5 # 自己查看.so的版本
sudo ln -sf libcudnn.so.7.6.5 libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so

 三、安装tensorflow-gpu

pip install tensorflow-gpu