ubuntu16.04 + tensorflow1.5-gpu + cuda9.0 +cudnn

近期，我们实验室开了一个新的方向，关于AI，随后，我开始学习tensorflow的一些知识，要使用该软件，首先要正确安装，尤其是用到gpu的时候，需要安装tensorflow的gpu版本，目前最新的版本是tensorflow1.5，cuda的最新版本是9.1，但是目前tensorflow只支持cuda9.0，因此，我们用的是tensorflow1.5-gpu和cuda9.0 。

我们的服务器安装的是ubuntu16.04 server版，个人喜欢ubuntu系统，因此，此后所有的命令行都是基于ubuntu系统写的，如果使用了其他系统，您可根据等价命令来完成操作。

另外，我们的迷你集群共有3台服务器，每台服务器配备有一个NVIDIA Tesla K80 计算卡。目的主要在于测试分布式系统的性能表现。

1、nouveau驱动去除。

首先，ubuntu系统中自带了公版显卡驱动，需要将其禁用，操作是：

（1） 在再modprobe.d文件夹下创建 blacklist-nouveau.conf

sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

（2）在创建的文件中写入以下语句：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

（3）更新一下，使其生效

sudo update-initramfs -u

（4）重启计算机，强制使blacklist生效

sudo reboot

（5）检查是否成功去除nouveau驱动

lsmod | grep nouveau

如图所示，当输入上述命令之后，没有任何显示，证明nouveau驱动已经被去除，可以开始NVIDIA的驱动安装工作。

如果是这样，表示没有去除成功，重复上述步骤。

2、NVIDIA驱动的安装

（1）、查看gpu是否被识别

lspci | grep NV

如果显示如上图所示，证明已经识别成功，有的机器可能会因为pcie的选项设置被禁用，所以，无法识别显卡，如果是那样，可以在bios中将对应项设置为enable即可。

（2）、但此时，显卡的驱动并没有安装，需要我们下载对应的显卡驱动。

 这里有几种方法，先说一种最为常规的方法，就是在官网上下载安装包，（官方下载：http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn），在网页上选择自己服务器对应的系统版本，使用的显卡型号等，下载对应的驱动版本。如下图是我的选择

大家在上图可以看到CUDA Toolkit选项，其实如果你要用到该工具，在安装此工具的时候，就会让用户选择是否安装显卡驱动，这种方法在稍后的介绍中会介绍到，但总体来说，这一步比较简单，而且我采用的是在安装cuda的时候顺便安装了。

显卡安装成功后，输入命令：

watch -n 1 nvidia-smi

显示：

（3）安装cuda

我们选取的版本是cuda-9.0 。之所以使用cuda是因为当我们需要显卡去并行解决一些复杂的运算问题的时候，需要用到，而且安装tensorflow的时候，cuda是必须要的。在官网上下载即可。（https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?）

下载文件，可能要一个多G，下载结束后，安装即可：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

这一步的意思就是是否安装显卡驱动，如果前面并没有安装，在这里可以选择y

安装成功以后，需要配置环境变量 :

vi ~/.bashrc

在文件中写入：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

保存后，键入命令：

source ~/.bashrc

至此，环境变量配置完成。

检查cuda是否安装成功。可以将cuda文件夹下的samples复制一份出来。

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

若显示如下信息，表示安装正常。

（4）安装cudnn

cudnn是在cuda标准下，对一些常用的神经网络操作进行优化，所以，建议安装一下。

首先，在官方网站上下载对应buda版本的cudnn版本（https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download）。如图

因为我是适用的cuda9.0，所以，以上红色方框中的两个均可。

先将这四个文件都下载下来，后三个主要用来验证是否安装成功。将下载的第一个文件（压缩包）解压，然后将其中的库文件复制到安装目录下。

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*

检查安装是否成功：

然后分别运行后三个文件，需要按顺序运行。

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb

但是下载后，这三个包名字是不太一样的，所以，有一个简单的方法就是，根据文件大小，先运行大的文件，再运行小的文件。
结束之后我们需要将几个文件复制到/usr/lib目录下，避免接下来的测试报错。

sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart.so.9.0 /usr/local/lib/libcudart.so.9.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcublas.so.9.0 /usr/local/lib/libcublas.so.9.0 && sudo ldconfig
sudo cp /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcurand.so.9.0 /usr/local/lib/libcurand.so.9.0 && sudo ldconfig

本文所有的测试都是将相应的文件复制一份出来进行编译，这次也不例外

 sudo cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ /HOME/cudnn_samples_v7

cd到/HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN目录下。

sudo make clean
sudo make
./mnistCUDNN

当结果中出现Test passed！时，表示安装成功。

（5）安装tensorflow。

sudo apt-get install python
sudo apt-get install python-pip python-dev

因为tensorflow基于python编写，所以python那一套东西肯定是需要的，很多linux系统是自带python的，但是，我的这个服务器版本比较干净，所以，需要自己安装，以上是安装语句。

tensorflow的安装比较简洁，相对而言符合google的风格，但是，由于墙的原因，下载速度让人着实不爽。

这里可以参考官方手册，一句命令即可搞定。这里推荐使用pip安装

sudo pip install tensorflow-gpu
sudo pip install upgrade

如果上述过程中，出现pip版本过低的情况升级就好，命令是：

python -m pip install --upgrade pip

如果按照上述方法安装tensorflow一定要写sudo，否则就哭吧，当然也可以在国内一些源上下载，例如：（https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu）或者（https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/tensorflow-gpu/）

至此，等安装结束，tensorflow部署完毕。如图所示：

测试安装结果：

表示安装成功。

最后

以上就是执着自行车为你收集整理的ubuntu16.04 + tensorflow1.5-gpu + cuda9.0 +cudnn的全部内容，希望文章能够帮你解决ubuntu16.04 + tensorflow1.5-gpu + cuda9.0 +cudnn所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。