深度学习环境配置记录（使用ubuntu16.04+cuda8.0+cudann6.0+anaconda）

Ubuntu分两个区一个是交换空间swap另一个在/下不用多分

安装的位置直接选择机械硬盘

执行如下语句，安装显卡驱动

sudoadd-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudoapt-get update

sudoubuntu-drivers devices

sudoapt-get install nvidia-384

sudoapt-get install mesa-common-dev

sudoapt-get install freeglut3-dev

执行完上述后，重启：

sudoreboot

输入： 
nvidia-smi 
如果出现了你的GPU列表，则说明驱动安装成功了。另外也可以通过：

nvidia-settings

检验是否成功安装

 

 

CUDA8.0安装

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run 

根据命令行提示进行安装：

按`q`退出条款浏览或者按`空格`直到条款末尾，输入 accept 接受条款；

输入n不安装nvidia图像驱动，前面已经安装好驱动；

输入y安装cuda8.0 toolkit；

回车确认cuda默认安装路径（/usr/local/cuda-8.0）；

输入y安装CUDA8.0 Samples；

输入CUDA8.0 Samples安装路径：/home/用户名/CUDA/samples（选择你喜欢的目录进行安装）。

配置cuda环境变量：

sudo gedit ~/.bashrc

文件的末尾追加下面内容:

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

使环境变量马上生效

source ~/.bashrc
重启 reboot

测试cuda的samples

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

 

 

cuDnn6.x 安装

**软链接中的数字6.0.21等参照文件夹lib64中原有的软链接名

 

pycharm的安装

打开刚才解压好的文件夹

然后再打开bin目录

sh./pycharm.sh

Anaconda安装

sudobash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh

 

exportPATH=/home/lbz/anaconda3/bin:$PATH

Anaconda使用

打开anaconda界面：anaconda-navigator

anaconda云 https://anaconda.org/

老版本的anaconda的环境在

../anaconda/envs下

新版本的anaconda的环境在

/home/你的用户名/.conda 下面.conda为一个隐藏文件夹

注意在pycharm环境选择的时候找一下/home/你的用户名/.conda/envs下面的环境

 

2018-9-15更新

Anaconda下同时安装tensorflow和caffe：

一定要先安装caffe 再安装tensorflow 

这时import tensorflow时会有一个warning 

可以通过升级h5py到2.8.0解决