由于自己攒了个主机,第一次安装GPU版本的tensorflow,mark一下。

说明一下,本篇上接《Ubuntu16.04LTS下搭建强化学习环境gym、tensorflow》这篇文章,只不过修改了第四步(安装tensorflow)。

说一下环境的版本:

系统:Ubuntu 16.04.3

显卡:gtx 1080(索泰 至尊Plus OC)

CUDA 9.0

cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0

tensorflow 1.6.0 for python 3.5.4

步骤如下:

1.安装显卡驱动

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-367
sudo apt-get install mesa-common-dev
sudo apt-get install freeglut3-dev

重启一下,使驱动生效,并使用以下命令测试驱动是否安装成功。

nvidia-smi

2.安装CUDA

官网链接,在这里下载好CUDA后,使用以下命令安装。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-rc_9.0.103-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local-rc/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

修改环境变量并使其生效。

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

这时,显卡驱动可能会被覆盖,重启一下万无一失。

3.安装cuDNN

官网链接,在这里下载好cuDNN,使用以下命令安装。

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.安装tensorflow

先激活gymlab

source activate gymlab

安装python3-pip和python3-dev

sudo apt-get install python3-pip python3-dev

由于我想安装最新版本的支持python3.5的tensorflow1.6.0,然后我尝试使用以下命令进行安装。

sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.6.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

报错了,404 not found,说明没有这个源,所以我又使用了以下命令进行安装。

pip3 install tensorflow-gpu

这次没报错,而且下载的正是最新版的1.6.0,也正是支持python3.5的。难不成这条命令会根据本机的python版本来下载最新版本的tensorflow?这个问题待定。

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