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一、安装NVIDIA驱动

去NVIDIA官网下载(二、安装驱动

1)先关闭图形环境,否则无法正常安装

命令:sudo service lightdm stop

然后按ctrl+alt+f1(f1-f6均可),输入Ubuntu用户名和登录密码

2)pcie bus error 报错解决

如果此时出现pcie bus error,则先退出安装(强制重启),重启之后在终端输入:sudo vim /etc/default/grub,编辑grub文件,将
GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=”quiet splash” 改为GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT=”quiet splash pci=nomsi”,保存编辑;
然后输入:
sudo update-grub(更新grub文件),
再然后从1)开始操作;如果还是报pcie bus error,把pci=nomsi改为pci=noaer再试试。如果没有报错,进行第3)步;

3)安装驱动

cd 到驱动下载的目录,然后:sudo sh NVIDIA*.run(如果tab键不能补全的话,手动把驱动文件名敲出来),然后就一直accept或yes

4)sudo service lightdm start

5)sudo reboot

6)输入nvidia-smi查看驱动是否安装成功

三、安装cuda

先下载cuda(.deb文件,NVIDIA提供的安装教程使用的是runfile文件,但NVIDIA的安装教程中推荐用.deb文件)和补丁(即patch)(https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download

1)sudo dpkg -i cuda-repo-.deb

2)sudo apt-get update

3)sudo apt-get install cuda

4)安装补丁文件.deb

四、添加环境变量

输入命令:sudo vim ~/.bashrc
在文件最后添加:

这里写图片描述

重启系统:nvcc -V检查cuda是否安装成功

如果安装cuda之后想卸载重新装,卸载命令如下:
sudo apt-get –purge remove (输入cuda,然后按Tab键自动补全包名,可能包名补的不全,输入g(即带g的包名),再按Tab键就补全了)

五、安装cudnn

直接在百度上搜cudnn就会出来很多下载链接,下载cudnn时要先在NVIDIA上注册账号

先下载和cuda版本相匹配的cudnn,同一版本的cuda可能对应多个cudnn版本,这些不同版本的cudnn都可以用,但是会影响之后TensorFlow安装的版本选择
我的机器是Ubuntu16.04,cuda8.0,cudnn v6.0 for linux,TensorFlow-gpu 1.4.1

cd到cudnn的下载目录,然后在终端输入命令:

1)tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz(注意和自己下载的cudnn文件名一致)

2)cd cuda

3)按顺序敲下面的命令

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include

sudo cp 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*

六、安装TensorFlow-GPU

本人比较懒,用pycharm装的TensorFlow,所以要先装pycharm(不会装pycharm去百度),由于Ubuntu16.04自带Python2.7和Python3.5,所以装好pycharm,直接指定解释器为系统自带的Python3.5就行了(不会指定pycharm解释器的,接着看),装好pycharm之后,打开pycharm,fille>settings>Project>Project Interpreter(这里可以选择解释器,指定为Python3.5),要装软件的话就点右侧边绿色的“+”,然后输入包名(如tensorflow-gpu),再点install,傻等十几分钟就装好了,装所有其它的Python库都在这里装,这么便捷的安装方法可能是pycharm如此强大的一个原因,最后要测试一下tensorflow-gpu装没装成,随便从网上找点tf的程序测试一下。

拿走不谢

[安装驱动参考] http://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147614.htm
[安装cuda和cudnn参考] http://blog.csdn.net/autocyz/article/details/52299889
[安装cuda9.0] http://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/78256915