由于自己攒了个主机,第一次安装GPU版本的tensorflow,mark一下。
说明一下,本篇上接《Ubuntu16.04LTS下搭建强化学习环境gym、tensorflow》这篇文章,只不过修改了第四步(安装tensorflow)。
说一下环境的版本:
系统:Ubuntu 16.04.3
显卡:gtx 1080(索泰 至尊Plus OC)
CUDA 9.0
cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0
tensorflow 1.6.0 for python 3.5.4
步骤如下:
1.安装显卡驱动
- sudo apt-get update
- sudo apt-get upgrade
- sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
- sudo apt-get update
- sudo apt-get install nvidia-367
- sudo apt-get install mesa-common-dev
- sudo apt-get install freeglut3-dev
重启一下,使驱动生效,并使用以下命令测试驱动是否安装成功。
- nvidia-smi
2.安装CUDA
官网链接,在这里下载好CUDA后,使用以下命令安装。
- sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-rc_9.0.103-1_amd64.deb
- sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local-rc/7fa2af80.pub
- sudo apt-get update
- sudo apt-get install cuda
- export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
- export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
- export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
这时,显卡驱动可能会被覆盖,重启一下万无一失。
3.安装cuDNN
官网链接,在这里下载好cuDNN,使用以下命令安装。
- tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
- sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
- sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
- sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
- sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4.安装tensorflow
先激活gymlab
- source activate gymlab
安装python3-pip和python3-dev
- sudo apt-get install python3-pip python3-dev
- sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.6.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
报错了,404 not found,说明没有这个源,所以我又使用了以下命令进行安装。
- pip3 install tensorflow-gpu