ubuntu16.04+1660ti+tensorflow+keras环境搭建

1.介绍

        这里是GitHub上大神的关于yolov3代码的环境配置（大神链接：），本人萌新一个，有错误的地方，还请大家海涵。

        本文主要包含的内容有1660ti驱动，cuda9.0，cudnn7.0，bazel0.9.0，anaconda3，tensorflow-gpu1.6.0，keras2.1.5，以及大神检测程序的测试。

2.1660ti驱动安装

        我选择下载430.64版本的驱动（一开始我根据官网提示下载了最新版本的驱动，但是后来因为一些原因所以降到了430.64这个版本的）。

        在这个链接可以找到相应版本的驱动https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn#

        具体选择如下：

       找到NVIDIA-Linux-x86_64-430.64版本

      下载至home目录下下 文件名称为NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run

       然后开始安装吧。（参考博客：https://blog.csdn.net/yinwangde/article/details/89439648）

（1）禁用nouveau

       打开终端输入以下语句

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf

      打开文件，在最后面输入一下两句，然后保存并退出

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

     再在终端下输入

sudo update-initramfs -u

     然后重启电脑

     再在终端下输入下述语句，判断禁用nouveau是否成功，如果执行完语句没有出现任何东西表明成功。

lsmod | grep nouveau

（2）安装显卡驱动

1.按ctrl+alt+f1进入命令行界面，然后输入你的电脑账号和密码，登录到命令行界面。

2.输入下面语句关闭图形界面

sudo service lightdm stop

3.输入下述语句卸载系统中存在的显卡驱动

sudo apt-get remove nvidia-*

4.给文件权限

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run

5.运行文件

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-430.64.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

安装过程中会出现一下问题：

       he distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?     选择 yes

       Would you like to register the kernel module souces with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later?            选择NO

       Would you like to run the nvidia-xconfigutility to automatically update your x configuration so that the NVIDIA x driver will be used when you restart x? Any pre-existing x confile will be backed up.  选择 Yes 

6.安装成功后，输入以下语句返回图形界面

sudo service lightdm start

7.在终端中输入以下语句判断显卡驱动是否成功

nvidia-smi     ##查看驱动信息

nvidia-settings

cat /proc/driver/nvidia/version     ##查看驱动版本

2.gcc和g++降级

       我这里降级到4.8，我这里是因为后面安装其他的时候出现了问题，才将这两个降级的，如果您的后续没有出现问题，请跳过这一步骤，thank you~~     

      这里参考博客：https://blog.csdn.net/m0_37844017/article/details/103971847

（1）首先安装gcc4.8和g++4.8 ，同样是在终端输入下面的语句

sudo apt-get install gcc-4.8
sudo apt-get install g++-4.8

（2）查看当前默认的版本

gcc --version

（3）再次确认gcc4.8是否安装好

ls /usr/bin/gcc*

（4）设置各个版本的优先级

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 100
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 80
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 80

（5）选择默认的gcc和g++版本

sudo update-alternatives --config gcc      ##选择默认数字
sudo update-alternatives --config g++      ##选择默认数字

3.cuda9.0安装

     安装包链接是https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive，具体选择Linux，x86_64，Ubuntu，16.04，runfile（local），下载下面的1.6g的.run文件至home路径下。

  安装参考博客：https://blog.csdn.net/alphonse2017/article/details/85336542

（1）进入下载目录，给文件添加运行权限：

chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

（2）运行安装

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

    启动安装程序后，一直按回车到最后，最后输入accept接受条款，然后按照下列步骤：

1.输入n不安装nvidia驱动，之前安装过了

2.输入n不安装opengl库

3.输入y安装cuda 9.0

4.按回车确认cuda默认安装路径：/usr/local/cuda-9.0

5.后面都输入y

（3）添加环境

输入下述语句打开文件

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾添加下面三句

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

保存退出后终端中输入

source ~/.bashrc

创建链接文件

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

在文件中添加   /usr/local/cuda-9.0/lib64后保存并退出，并在终端中执行下述语句

sudo ldconfig

（4）检测是否安装成功

nvcc --version

 若出现cuda型号 证明成功。

（5）安装一下cuda9.0的四个补丁包

    之所以要安装补丁，是因为我后面用到了tensorflow-gpu，运行程序的时候提示我显存分配不足，找遍全网都没有解决我的问题，最后看了这篇博客https://blog.csdn.net/Cbanyungong/article/details/91381449，才知道要安装这4个补丁，具体步骤如下。

    补丁下载地址是：https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

    四个补丁文件名称为：cuda_9.0.176.1_linux.run， cuda_9.0.176.2_linux.run， cuda_9.0.176.3_linux.run， cuda_9.0.176.4_linux.run

在终端中输入下属语句给权限并运行安装，其他三个补丁也是同样的步骤

sudo chmod a+x ./cuda_9.0.176.1_linux.run
sudo ./cuda_9.0.176.1_linux.run

4.cudnn7.0.5 安装

   安装之前要确定好安装版本，后续可能会出现问题，之前我以为只要是cudnn7版本的就可以，所以下载的最新版本7.6.4，但后续跑tensorflow-gpu的时候提示我cudnn版本不匹配，所以又改成了7.0.5，随意还是要看你的具体情况进行不同版本的安装。

   安装包下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

   参考博客：https://blog.csdn.net/wuliangcai_/article/details/86660124

   解压tar -xvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz，并在当前目录打开终端，输入以下语句：

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*
cd /usr/local/cuda/lib64/  
sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.5  # 自己查看.so的版本号 
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.5. libcudnn.so.7  
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so  
sudo ldconfig

  然后输入下面语句判断cudnn是否安装成功

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

  如果显示正确cudnn7.0.5版本则成功

5.Bazel 0.9.0 安装

Bazel得版本需要与tensoflow相对应 tensorflow和bazel版本对应问题及对应的bazel安装 - _Meditation - 博客园 (cnblogs.com) 该博客表出tensorflow与Bazel版本对应情况

安装Bazel 0.9.0参考 tensorflow: 怎样找到对应的bazel 版本和安装_u011279649的专栏-CSDN博客

(1)首先，安装先决条件：pkg-config，zip，g++，zlib1g-dev，unzip，和python 在终端输入下面语句

sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python

(2)接下来，在Tags · bazelbuild/bazel · GitHub中找到0.9.0版本点进去下载

bazel-0.9.0-installer-linux-x86_64.sh Bazel二进制安装程序

(3)运行Bazel安装程序，如下所示：

chmod +x bazel-0.9.0-installer-linux-x86_64.sh
./bazel-0.9.0-installer-linux-x86_64.sh --user

(4)设置您的环境

如果您使用上述--user标志运行Bazel安装程序，则Bazel可执行文件将安装在您的$HOME/bin目录中。将此目录添加到默认路径是一个好主意，如下所示：

export PATH="$PATH:$HOME/bin"

6.python一些库的安装

这部分安装在tensorflow官网也有，如下图

sudo apt-get install python-numpy python-dev python-pip python-wheel
sudo apt-get install python3-numpy python3-dev python3-pip python3-wheel

7.Anaconda安装

还未更新完 非常抱歉