深度学习环境搭建Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUDNN6.0+Anaconda3+tensorflow1.3.0

2024-05-28 23:04:01

电脑为联想拯救者Y7000，显卡GTX1650。
装的是WIN10+Ubuntu16.04双系统。

一、双系统装Ubuntu16.04

主要借鉴的下面的链接，包括删除Ubuntu，系统分区。
https://blog.csdn.net/Spacegene/article/details/86659349
1、删除之前的Ubuntu（第一次装系统的同学可以跳过）
经常重装系统，希望上次是最后一次了。
从磁盘管理中可以看到之前装的Ubuntu所在分区（Type = Unknown），用diskpart选定磁盘后直接删除。
用EasyUEFI删除Ubuntu的启动项。
2、安装Ubuntu16.04
官方地址： http://www.ubuntu.com/download/desktop
官方Ubuntu16.04.5 LTS下载地址：http://hr.releases.ubuntu.com/16.04.5/
ps.我装的16.04.5，用的过程中突然发现变成了16.04.6，不知道啥时候弄得。
用UltraISO制作U盘启动盘
我的电脑是用F12选择U盘启动，不同电脑可能所需的按键不同，不过win10系统也可以用另一个方法。
http://www.zhuangjiba.com/bios/13167.html
不一样的点是，我的电脑进按F2进Bios，F12选择U盘启动。个人觉得上面的链接比按键进入好使…
建议分区的时候boot大于200M，200M对于有更换内核需求的用户的话就不太友好，这也是本小白重装系统的原因之一。[哭]

二、环境配置

1、NVIDIA驱动 + CUDA8.0 + CUDNN6.0
主要参考https://blog.csdn.net/pursuit_zhangyu/article/details/79362128
注意：
（1）NVIDIA安装之前可能权限不够，需要chmod a+x name来加权限。安装时sudo ./name -no-openfiles -no-x-check会省点事儿。
（2）CUDNN里添加环境变量那一块我没弄，直接通过查看cudnn版本来验证安装成功。
2、Anaconda3 + tensorflow1.3.0
主要参考https://blog.csdn.net/zbr794866300/article/details/97770752
我下载的是Anaconda3 4.2 64位下载
注意：
（1）tensorflow可以选1.3.0和1.4.0两个版本，可参考tensorflow版本选择。
（2）

conda install tensorflow-gpu    #安装GPU版本
conda install tensorflow        #安装CPU版本

我用conda安装失败，改用pip。

pip install tensorflow-gpu==1.3.0     #安装GPU版本的tensorflow1.3.0

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