ubuntu16.04配置tensorflow-gpu环境

1.安装驱动

参考：

史上最全的ubuntu16.04安装nvidia驱动+cuda9.0+cuDnn7.0

https://blog.csdn.net/qq_31215157/article/details/75137924

检查自己的GPU是否是CUDA-capable

xtu@xtu-Precision-Tower-7910:~$ lspci | grep -i nvidia
03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b00 (rev a1)
03:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (rev a1)

首先确保你有一个nvidia显卡，我的是1060，去官网查找适配自己电脑GPU的驱动，

执行如下语句安装NVIDIA驱动

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

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-390  //驱动版本不同，对应不同的数字
sudo apt-get install mesa-commoon-dev   //本句及下一句命令有的电脑需要，有的电脑不需要，根据实际情况输入命令
sudo pat-get install freeglut3-dev

执行完上述命令后若无问题，重启，若有问题，单独查资料解决

sudo reboot

重启后输入：

sudo nvidia-smi

如果显示GPU列表，则证明驱动安装成功了，另外也可以通过如下命令：

sudo nvidia-settings

查看GPU信息

2.安装CUDA9.0

首先去官网下载CUDA 9.0，这里因为写该博客时NVIDIA网站进不去了，就截了一个图，下载的是.run文件

　　

下载完CUDA 9.0之后执行如下语句，运行.run文件

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

单击回车，一路往下运行，直到提示“是否为NVIDIA安装驱动nvidia-384？”，选择否，因为已经安装好驱动程序了，其他的全都是默认，不过要记住安装位置，默认是安装在/usr/local/cuda文件夹下。

配置环境变量，运行如下命令打开profile文件

sudo gedit  /etc/profile

打开文件后在文件末尾添加路径，也就是安装目录，命令如下：

export  PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH　　

保存，然后重启电脑

sudo reboot

3.测试CUDA的Samples例子

cd  /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery

如果显示的是关于GPU的信息，则说明安装成功了。

输出result = PASS则安装成功

4.安装CuDNN

如果要使用gpu来对tensorflow进行加速，除了安装CUDA以外，cuDNN也是必须要安装的。跟cuda一样，去nvidia的官网下载cuDNN的安装包。不过这次没法直接下载，需要先注册，然后还要做个调查问卷什么的，稍微有点麻烦。

下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn（需要登录）

下载：https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v7.0.5/prod/9.0_20171129/cudnn-9.0-linux-x64-v7

1) 继续Ctrl+alt+F1进入的字符界面

2) 进入解压后的cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.tgz文件cuda，在终端执行下面的指令安装：

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.0.tgz
cd cuda    
sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/    
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

然后更新网络连接：

cd /usr/local/cuda/lib64/  
sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.3  # 自己查看.so的版本  
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.3. libcudnn.so.7  
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so  
sudo ldconfig  

重新启动图形化界面

sudo service lightdm start

再Ctrl+alt+F7退出Text Mode。

5.pip3安装tensorflow

pip3 install tensorflow-gpu