ubuntu16.04+CUDA本地安装+cuDNN本地安装+tensorflow

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了ubuntu16.04+CUDA本地安装+cuDNN本地安装+tensorflow前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher.

1、下载cuda_8.0.61_375.26_linux.run后放入soft文件夹,建立local文件夹(cuda安装路径)

2、运行“sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run”,

3、在ubuntu系统中已经有显卡驱动时(利用nvidia-smi命令检测),跳过第一步显卡驱动安装,直接到cuda tools安装。为了省时间,然后跳过cuda sample安装。

4、该命令结束后,添加该安装相关路径到用户环境内:

打开./.bashrc文件,下面加上

export PATH="local/cuda-8.0/bin:$PATH"

export LD_LIBRARY_PATH="local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

然后运行source ~/.bashrc,使之生效

运行nvcc -V可以测试安装是否成功

注意:

如果安装系统环境下需要添加local/cuda-8.0/lib64到/etc/ld.so.conf,然后运行ldconfig使之生效。


至此cuda本地安装成功。

5、本地安装cudnn

实际cudnn是特别用于神经网络的加速库,依然依托于cuda tools平台。安装过程就是复制cudnn头文件到cuda的include路径,复制库文件(.so)到cuda的lib64路径。

cp cuDNN/cuda/include/cudnn.h local/cuda/include/
cp cuDNN/cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
 
 
 
 
cd local/cuda/lib64/
可能需要删除原cudnn库
sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.X.X(都是软连接)

然后修改文件权限,并创建新的软连接

由于我所用tensorflow-gpu依赖cuDNN6.0,所以安装的cuDNN6.0

更改库文件权限:

chmod u=rwx,g=rx,o=rx libcudnn.so.6.0.20 建立软连接
ln -s libcudnn.so.6.0.20 libcudnn.so.6.0
6.0 libcudnn.so
6、tensorflow-gpu在线安装
 
  
$ pip install tensorflow-gpu  # Python 2.7;  GPU support
$ pip3 install tensorflow-gpu # Python 3.n; GPU support 
7、测试tensorflow-gpu

http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116445.htm
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138906.htm

http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183

http://blog.csdn.net/t5131828/article/details/53258925

http://blog.csdn.net/a1154761720/article/details/52302595

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138906.htm

http://blog.csdn.net/u013645510/article/details/53448806

原文链接:https://www.f2er.com/ubuntu/350111.html

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