深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080i+CUDA8.0+CUDDN6

一硬件配置

配置型号数量

主板华硕Z10PE-D8 WS*1

内存三星 2400 ECC-R 16G* 4

CPU 2673 V3 (2.4主频 12核24线程）* 2

风扇金钱豹10热管全静音 *2

电源肯为 GPU计算挖矿 1600w *1

机箱勤诚RM41300 G特制机箱（支持4显卡）* 1

显卡技嘉1080TI GAMING OC 11G *4

固态 INTER 545s 256G *2

机械希捷2T企业盘 *2

二安装

1.安装Ubuntu：

使用U盘进行Ubuntu操作系统的安装：

参考：https://jingyan.baidu.com/article/a3761b2b66fe141577f9aa51.html

一开始安装选择"Install Ubuntu"回车后过一会儿屏幕显示“输入不支持”，这是ubuntu对显卡的支持有关，在安装主界面的F6，选择nomodeset，就可以进入下一步安装了

安装过程略

2.安装ssh：

sudo apt-get install openssh-server

3. 安装1080TI显卡驱动:

sudo apt-get purge nvidia*

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa

sudo apt-get update && sudo apt-get install nvidia-384 nvidia-settings

注意：sudo apt-get purge nvidia* 是清理以前安装过的nvidia驱动，没有装过可以忽略这条命令。

安装完毕后重启机器，运行 nvidia-smi，看看生效的显卡驱动：

4.安装CUDA8.0

因为Tensorflow和Pytorch目前官方提供的PIP版本只支持CUDA8，cuda-repo-buntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb"

和 "cuBLAS Patch Update to CUDA 8":

进入目录后，执行命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade cuda

注意：百度云也可以下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1mjDIfJM 密码：f2cx

在 ~/.bashrc 中设置环境变量：

sudo vi ~/.bashrc

在最后添加：

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

运行 source ~/.bashrc 使其生效

5.安装CUDNN

CUDA8 的最佳拍档依然是cuDNN6.0(7.0目前运行tensorflow会报错)，在NIVIDA开发者官网上，找到cudnn的下载页面: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download ，选择"Download

cuDNN v6.0 (April 27, 2017), for CUDA 8.0" 中的

"cuDNN v6.0 Library for Linux":

下载后安装非常简单，就是解压然后拷贝到相应的系统CUDA路径下，注意最后一行拷贝时 "-d"不能少，

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

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d

没有报错就是全部安装完成了。

6.安装Tensorflow GPU 1.4

由于Anaconda 可以提供完整的科学计算库，所以直接使用Anaconda
来进行相关的额安装。

6.1安装Anaconda

下载地址：https://www.anaconda.com/download/

这里我们下载Python 3.6 64bit 的Anaconda
4.4.0，直接安装即可。

6.2在Anaconda中安装TensorFlow GPU 1.4

conda create --name tf python=3.6 #创建tf环境

source activate tf #激活tf环境

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu

备注其他命令：

source deactivate tf #退出tf环境

conda remove --name tf --all #删除tf环境（全部删除）

将会自动安装如下组件

numpy

wheel

tensorflow-tensorboard

six

protobuf

html5lib

markdown

werkzeug

bleach

setuptools

使用下列代码测试安装正确性

6.3测试

命令行下：

source activate tf

python

输入以下代码：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

没有报错就是配置好了。