1. 安装python

python环境使用anaconda

从官方网站下载操作系统对应的版本

chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

2. Nvidia显卡驱动

重启计算机

3. Nvidia CUDA 8.0

从官方网站下载对应的版本

sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run

注意:这是选择不安装显卡驱动,因为前面已安装 。

安装cuda 8.0 patch

sudo sh cuda_8.0.61.2_linux.run

参照界面提示配置环境变量/etc/profile

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

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:#LD_LIBRARY_PATH

4. Nvidia CuDNN 6.0

从官方网站下载cuDNN 6.0, 注意这一步需要注册账户

下载完成后解压缩。

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz

cp cuda/include/* /usr/local/cuda-8.0/include/

cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-8.0/lib64/

5. Tensorflow GPU

sudo apt-get install libcupti-dev

conda create -n tensorflow python=3.6

source activate tensorflow

pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

6. 开发工具PyCharm

安装过程略

7. 测试

--finished--

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