【经验】gtx1080 显卡 cuda9.0 cuDNN7.1 tensorflow 安装教程

背景

机器：dell xps8920

系统：Ubuntu16.04(amd64)

显卡：gtx1080

python版本：python3.6

安装CUDA9.0

旧版本清理

sudo ./uninstall_cuda_*.pl

官网下载cuda9.0

 

安装基础包和升级包

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run

升级包是否安装取决于是否提供，操作方式同上

安装过程的选项

 

安装完成的示例

 

配置环境

更改~/.bashrc文件添加如下信息

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

source ~/.bashrc立即生效

验证输出

echo $CUDA_HOME

应该为：/usr/local/cuda

echo $LD_LIBRARY_PATH

应该含：/usr/local/cuda/lib64

 

 

安装cuDnn7.1

下载cuDnn7.1选择与cuda9.0配套的产出（需要注册）

 

下载：cuDNN v7.1.4 Library for Linux

解压并安装

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.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*

 

安装TensorFlow 1.6

tensorflow 1.6 针对cuda9.0和cuDNN7做了优化，可以与构建二进制文件

pip3 install tensorflow-gpu==1.6.0  //也可输入pip3 install tensorflow-gpu安装最新的版本

验证是否成功

python

import tensorflow //无报错即为成功

注意：截止 2018/11/17 tensorflow仅支持到python3.6，所以需要确认python版本，否则可能失败