必须重装过系统马上安装
而且要使用ubuntu16.04.3
首先安装cuda
验证自己的GPU是否支持cuda
lspci | grep -i nvidia
显示pci设备列表，列表作为输入，用正则表达式，忽略大小写，搜索nvidia
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1d12 (rev a1)
我的是1d12
查看自己的linux版本是否支持cuda
uname -m && cat /etc/*release
显示当前操作系统，架构，如果成功执行下一步，读取下面文件中的信息，通配release
x86_64
DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=16.04
我的是ubutu 16.04
验证自己是否装了gcc
gcc --version
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4) 5.4.0 20160609
安装系统的内核头文件
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
安装内核头文件-$(uname -r内核版本)
linux-headers-4.10.0-28-generic 已经是最新版 (4.10.0-28.32~16.04.2)。
升级了 0 个软件包，新安装了 0 个软件包，要卸载 0 个软件包，有 386 个软件包未被升级。
我的显示已经是最新版本
下载cuda包
我下载的是9.0版本的runfile文件
禁用自带驱动程序nouveau
lsmod | grep nouveau
显示加载到内核的模块，管道，查找nouveau
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
用vim建立一个配置文件叫做blacklist-nouveau.conf
输入文本
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新
sudo update-initramfs -u
更新-内核-现有的
重启并再次lsmod | grep nouveau
运行cuda安装包
退出图形界面sudo service lightdm stop
进入命令行界面ctrl alt F1
找到cuda安装包安装sudo sh cuda_xxx_linux.run
openGL选择no
其他选择yes
重启图形界面sudo service lightdm start
检查显卡驱动
nvidia-smi 可显示显卡一些信息
nvidia-settings 显卡设置
验证设备节点
ls /dev/nvidia*
显示device中的nvidia文件
我的结果是只有两个
官方提示我们运行一个脚本（开机时自动运行）
官方做法：建立一个脚本，并且运行
sudo vim suibian.sh建立一个sh文件
输入文本
sudo chmod +x suibian.sh更改权限
sudo ./suibian.sh运行一下这个文件
通常是直接添加到/etc/rc.local文件中
sudo vim /etc/rc.local
去掉#!/bin/sh -e中的-e，并且在exit 0 前输入
/sbin/modprobe nvidia
if [ "$?" -eq 0 ]; then
# Count the number of NVIDIA controllers found.
NVDEVS=`lspci | grep -i NVIDIA`
N3D=`echo "$NVDEVS" | grep "3D controller" | wc -l`
NVGA=`echo "$NVDEVS" | grep "VGA compatible controller" | wc -l`
N=`expr $N3D + $NVGA - 1`
for i in `seq 0 $N`; do
mknod -m 666 /dev/nvidia$i c 195 $i
done
mknod -m 666 /dev/nvidiactl c 195 255
else
exit 1
fi
/sbin/modprobe nvidia-uvm
if [ "$?" -eq 0 ]; then
# Find out the major device number used by the nvidia-uvm driver
D=`grep nvidia-uvm /proc/devices | awk '{print $1}'`
mknod -m 666 /dev/nvidia-uvm c $D 0
else
exit 1
fi
这样就好了，重启后ls /dev/nvidia*就有文件了，我也没明白为什么，这是官网提供的方法
设置环境变量
sudo vim /etc/profile
输入
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
重启验证
cat /proc/driver/nvidia/version
nvcc -V
编译cuda例子
cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-9.0_Samplesmake
运行编译后的文件
cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
./deviceQuery运行当前目录下的deviceQuery文件
检查系统和cuda-capable device的连接情况
./bandwidthTest
安装cudnn
下载cuda9.0版本对应的linux版本，cudnn-9.0-linux-x64-v7.gz
解压
tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.gz
拷贝文件到指定文件夹
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
更改权限
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
这样就完成了
安装tensorflow-gpu
官网下载安装包tensorflow_gpu-1.5.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl或者使用清华镜像安装
可以使用anaconda的虚拟环境
验证tensorflow
安装pycharm
下载pycharm-community-2017.3.4.tar.gz
解压sudo tar -zxvf pycharm-community-2017.3.4.tar.gz
解压后的文件下的bin目录中sudo sh ./pycharm.sh安装pycharm
设置pycharm到dash：
tools——》creat desktop entry
配置编译器：
file——》setting——》
选择相应编译器
返回建立test.py
import tensorflow as tf
跑个程序试试吧
卸载pycharm不仅要删除软件包
还要ll看看有没有.pycharm的东西
删除没用的dash图标在
～/.local/share/applications
/usr/share/applications
里面看看