ubuntu16.04配置深度学习环境

安装CUDA-9.0

1、CUDA的安装比较容易，官网下载9.0版本，选择对应系统，请下载runfile

2、在下载文件夹终端输入：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

 刚开始一直显示的是0%，按q退出文件说明，然后关键的地方来了，先输入accept,接着问你要不要安装CUDA自带的显卡;这一个选择NO，后面3个都是YES。（忘记截图了）

 3、安装完成之后需要配置环境变量   

       在终端输入：

sudo gedit   ~/.bashrc

     会打开一个文件，在这个文件的最后加入以下两行内容：

1. export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
2.  
3. export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

   可以直接复制粘贴过去，然后点击保存或者输入：

source  ~/.bashrc

     在profile中也输入上面两行声明

sudo gedit    /etc/profile

保存退出，reboot一下。

 4、验证CUDA版本：9.0

       在终端输入：nvcc -V

    步驟三：安裝cuDNN

1、在官网下载，需要注册账号，目前提供的不同版本为：

看图选版本，千万千万别选错！！！

      这里选择cuDNN v7.05[Dec 5,2017],for CUDA9.0;

      我自己安裝的是cuDNN  v7.0.5 Library for Linux，这里看自己喜欢什么版本吧;

      但是，CUDA-9.0版本的必须和cuDNN的7.0的版本对应起来。cuDNN版本不能超过7.4（头脑发热装了cnDNN版本7.6.4的，后面就出问题了，要改！！！），否则后面安装tensorflow-gpu会报错，亲测要报错！！！

下面的cuDNN安装教程就将就看吧，因为安装错了版本，有几张图用的是cnDNN7.6.4.38的截图。

（然后下面是卸载我安装错的cuDNN版本，泪奔！乖乖的安装回原来的版本。）

1. sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h
2. sudo rm -rf /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

2、在下载路径解压文件，复制到本地路径，这里解压出来的文件名比较重要

      在下载路径打开终端，依次执行以下命令：

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.4.38.tgz

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

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

3、到我们本地的cuda路径，进入lib64文件夹会有刚刚解压的文件，然后在终端打开依次执行以下命令：

1. cd /usr/local/cuda/lib64
2.  
3. sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5
4.  
5. sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5 libcudnn.so.7
6.  
7. sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
8.  
9. sudo ldconfig

在本地cuda路径检测一下，在终端输入：ll

安装成功会出现以下信息：

    步骤四：安装Anaconda3

1、Anaconda 安装包可以到 清华源下载;也可以去官网下载 官网

      找到自己需要安装的Anaconda3的版本。

2、本次使用的是Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

       到下载路径在终端打开，执行以下命令：

bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 

  按q跳过介绍，输入yes

回车：

直到显示安装完成。

安装完成以后在终端输入:conda list   检测是否安装成功。

 这一步如果出现：

conda: command not found
则在终端运行命令：

source ~/.bashrc

    步骤五：安装TensorFlow-gpu

1、因为Python3.6版本的也可以用，对于有强迫症的我选择了安装

      添加源并更新命令行：

1. sudo add-apt-repository ppa:fkrull/deadsnakes
2.  
3. sudo apt-get update

      安装指定版本的python:

 sudo apt-get install python3.6 python3.6-dev

2、我只用了pip安装，源码安装太麻烦没有采用

       安装pip：

sudo apt-get install python3-pip

       更新pip：

 pip install   --upgrade pip

3、利用pip来安装tensorflow-gpu

1. pip install tensorflow-gpu #(默认下载最新的版本)
2. pip install tensorflow-gpu==1.6.0 #(下载1.6版本的，想下载哪个版本自己定)
3.  

4、测试是否安装成功

我的第一次导入报错了，接着再导入就成功了;

查阅资料才知道原因是：

h5py新版本对numpy1.14版本的兼容错误

解决办法：

pip install h5py==2.8.0rc1

 果然消失了。

                                                         总结

       现在软硬件更新太快了，以后系统出问题了估计这个方式也不能用了！所以有安装不上的小伙伴可以留下脚印，大家一起研究交流，共同学习，一起进步。