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介绍
- 搞深度学习使用GPU，将会大大加快训练速度
- CUDA(Compute Unified Device Architecture)：是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎
- cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库
- 本文的目的是简单了解在ubuntu16.04上配置tensorflow-gpu环境的的大致流程，绕过大坑，仅供参考，一定要熟读官方文档，根据官方文档配置，因为本文内容不全
- 本文在ubuntu16.04上配置环境的版本为(tensorflow-gpu1.5)+(CUDA9.0)+(cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0)
写在前面
- 操作系统：原生ubuntu16.04
- gcc/g++：5.4.0
- 显卡：NVIDIA GeForce 840M
- 当前CUDA官网最新版本是CUDA Toolkit 9.1
- 当前cuDNN官网最新版本是cuDNN v7.0.5 (Dec 11, 2017), for CUDA 9.1（cuDNN要注册一下才能下载）
- 由于tensorflow当前版本是1.5，最高只能支持CUDA9.0，所以要安装的是CUDA9.0
准备工作
- 找到所有的相应的官方文档，仔细阅读文档
- 参照cuDNN Install Guide，查看一些注意事项，检查自己的硬件和软件是否符合要求
- 比如 检查GPU of compute capability和NVIDIA官方驱动版本是否符合要求
- 还要检查kernel版本，gcc，glibc等版本是否符合要求，原生ubuntu16.04虽然和要求有些出入，但仍然可以配置成功
安装NVIDIA官方驱动
- ubuntu16.04原来安装的是开源的nouveau驱动，但是CUDA要使用NVIDIA官方驱动，所以要更换显卡驱动
- 系统设置->软件与更新->附加驱动->选择NVIDIA官方驱动，应用更改并重启，至此驱动安装完毕
- 注意：这里的NVIDIA官方驱动一定要选择NVIDIA binary dirver-version384.111来自nvidia-384（专有，tested），因为这个版本的驱动才能符合准备工作中NVIDIA官方驱动版本的要求
- 注意：以上只是操作的一种最简单的方法，你也可以手动卸载nouveau驱动，安装NVIDIA官方驱动，但是配置比较麻烦，操作不当会导致两种驱动冲突，电脑无限重启
安装CUDA
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?
(y)es/(n)o/(q)uit: no
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: yes
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: yes
Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: yes
Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/wsx ]: - 注意要重启一下使环境变量生效
安装cuDNN
- 下载cuDNN v7.0.5 Library for Linux，参照官方文档操作
- 注意要重启一下使环境变量生效
安装tensorflow-gpu
- 略