从零开始安装TensorFlow1.0+keras(Ubuntu16.04+CUDA8.0+Cudnn5.1+TITANX)
NVIDIA TITANX 显卡安装
官网下载NVIDIA驱动
点击进入驱动下载地址
按照需求选择合适的GPU,因为我们使用的是TITAN X GPU 所以选择如下,操作系统旋转Linux 64-bit,点击搜索,点击下载后进入如下页面。
在这里要注意,不要点击同意并开始下载,要右键另存为!!!
至此,驱动程序便下载成功。
关闭 X server
当我们安装NVIDIA的驱动程序时,需要首先利用ctrl+Alt+F1 进入tty模式才能关闭X server
关闭的方式有两种:
(1) 如果/etc/init.d/ 目录下存在gdm
sudo /etc/init.d/gdm stop
sudo /etc/init.d/gdm status(2) 如果/etc/init.d/ 目录下存在lightdm
sudo /etc/init.d/lightdm stop
sudo /etc/init.d/lightdm status显卡驱动安装完成以后,对应于gdm/lightdm使用如下命令来重启 X server
sudo /etc/init.d/gdm restart
sudo /etc/init.d/lightdm restartkillall X不可使用,因为虽然停止了X server,但是gdm/lightdm会重新启动X server,其他C+A+B组合键也不可以,必须停止X server的父进程,否则还会不断生成X server
安装NVIDIA驱动
安装NVIDIA驱动之前,我们需要彻底卸载已经安装好的
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
sudo apt-get install ubuntu-desktop
sudo rm /etc/X11/xorg.conf
echo 'nouveau' | sudo tee -a /etc/modules
如果之前没有安装过NVIDIA显卡,执行上面的命令可能提示找不到目录或者文件,可以忽略。
进入驱动所在的目录,执行以下命令进行安装
sudo sh NVIDIA-Linux-*.run
CUDA8.0 安装
点击进入CUDA 下载网址,选择合适版本下载,为*.run文件
cd到安装包目录下,运行安装命令
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64-deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
运行如下命令加载cuda路径
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
安装完毕后验证安装
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
sudo ./deviceQuery
测试代码,如果可以打印如下页码,则代码安装成功
CUDNN5.1 配置
安装CUDNN相对简单,首先注册NVIDIA的开发账号,然后才能下载CUDNN
下载下来后
tar -zxf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cd cuda
sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
更新系统
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install linux-source
sudo apt-get install linux-headers-`uname -r`
anaconda安装
点击进入anaconda下载地址
对应自己python版本下载,比如我使用的2.7版本,进入下载文件目录运行安装命令
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
然后各种下一步就可以了,最后它会问你用不用把它加入环境变量,这里最后选yes,然后执行
source ~/.bashrc
更新环境变量,以后你使用的python解释器就是anaconda里面的了,不再是系统自带的了。
tensorflow 安装
科普一下:现在最流行的Python集成环境是anaconda ,里面集成了上百个常用的python包,省的安装一大堆python的包了。anaconda里面自带了一个pip。如果你在终端使用的是sudo pip install, 那么你安装的python包会安装到系统的python里面,也就是/usr/bin/python2.7里面,如果你使用的是pip install,那么你安装的软件包是安装到anaconda里面的python环境。因为我使用的是anaconda,所以使用pip而不是sudo pip
点击进入tensorflow1.0下载页面
选择合适的版本,我们选择python2.7下的GPU版本
由于我们利用anaconda来安装tensorflow,所以只需要
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
如果你想给系统自带的python安装tensorflow,只需要在前面加一个sudo就可以了
执行上图中的命令,出现类似的结果就代表tensorflow已经安装成功。
keras 安装
- 通过执行命令,来直接安装keras
pip install keras
安装keras过程中会自动安装theano,keras是一个基于tensorflow或者theano运行的,但是默认是基于tensorflow,所以你打开终端,在python里面import keras一下,如果提示没有tensorflow,那你编辑一下~/.keras/keras.json文件,把里面的”backend”:”theano”改为”backend”:”tensorflow”就可以了。
- 从github下载keras
git clone https://github.com/fchollet/keras.git --recursive
安装结束后,就能直接运行例程了。例程位于 keras/examples/ 目录下
我们尝试一下cifar_10分类的问题
在 keras/examples/ 目录下执行python cifar10_cnn.py
可以看到TITAN X 的速度还是相对较快的,一次epoch 大概25秒左右。
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