ubuntu16.04上安装CUDA8.0 + cuDNN v6 + tensorflow-gpu1.4

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CUDA cuDNN tensorflow版本对应关系

CUDA8.0	cuDNN v5.1	tensorflow1.2及以下版本
CUDA8.0	cuDNN v6	tensorflow1.3、1.4
CUDA9.0	cuDNN v7	tensorflow1.5及以上版本

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考虑到新版本可用的资源少，我们选择安装CUDA8.0 + cuDNN v6 + tensorflow 1.4

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安装CUDA® Toolkit 8.0

1. 下载

   从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载CUDA Toolkit 8.0 GA2 (Feb 2017)以及补丁文件，如下：

   cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
   cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb

2. 安装

   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
   sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install cuda

3. 添加环境变量到.bashrc文件，并source一下

   在terminal中输入以下命令

   sudo gedit ~/.bashrc #打开.bashrc

   然后在打开的文本末尾加入：

   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}}

   继续在terminal中输入:

   source ~/.bashrc #使更改的环境变量生效

4. 验证安装成功

   在terminal中输入:

   cat /proc/driver/nvidia/version

   出现如下内容 ：
   NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 384.111 Tue Dec 19 23:51:45 PST 2017
   GCC version: gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.9)

   在terminal中输入:

   nvcc -V

   出现如下内容 ：

   nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
   Copyright (c) 2005-2016 NVIDIA Corporation
   Built on Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017
   Cuda compilation tools, release 8.0, V8.0.61

安装cuDNN v6

1. 下载

   从网站https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载下面要安装的包

2. 安装

   安装runtime library，在terminal中输入:

   sudo dpkg -i libcudnn6_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb 

   安装developer library，在terminal中输入:

   sudo dpkg -i libcudnn6-dev_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb 

   安装cuDNN Library User Guide，在terminal中输入:

   sudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb 

3. 验证

   cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
   cd $HOME/cudnn_samples_v7/mnistCUDNN
   make clean && make
    ./mnistCUDNN

   出现test passed信息

安装libcupti-dev library

在terminal中输入:

sudo apt-get install libcupti-dev

安装python环境和virtualenv

buntu16.04自带的python是2.7版本的，现在python3.x使用的比较多

在terminal中输入:

sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv# for Python 3.n

安装上的是python3.5

virtualenv是多版本python共存时，管理环境的工具

在terminal中输入:

virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/envs/tfgpu # for Python 3.n

创建一个python3.5的虚拟环境，然后打开这个环境：

source ~/envs/tfgpu/bin/activate

安装gpu版本的tensorflow

1. 安装
   python3.5的虚拟环境下，输入：

   pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==1.4  #安装1.4版本的tensorflow-gpu

2. 测试

   Python
   import tensorflow as tf
   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
   sess = tf.Session()
   print(sess.run(hello))