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技术干货|tensorflow-gpu 1.4详细安装教程

2018-08-03 18:24    磐创AI 来源:磐创AI  作者: fendouai 编辑: 刘美利

  【IT168 技术】

  

  硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti

  系统环境:Ubuntu 16.04 64位

  一.安装 NVIDIA驱动

  1. 关闭 Secure Boot

  具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。

  以华硕主板的禁用方法为例:

  首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,进入 Secure Boot 界面:

  确定 "OS Type" 是 "Windows UEFI"

  进入 "Key Management"

  选择 "Clear Secure Boot keys"

  在你清除 " Secure Boot keys" 之后,你将会有 "Install default Secure Boot keys" 选项来恢复默认的keys 。

  在你清除 " Secure Boot keys" 之后, Secure Boot 会被自动关闭,你现在可以设置 "OS Type" 为"Other OS"。

  设置完成之后的效果:

  2.禁用 nouveau driver

  控制台输入命令,创建一个文件通过命令

  sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

  并添加如下内容:

  blacklist nouveau

  options nouveau modeset=0

  再更新一下

  sudo update-initramfs -u

  修改之后需要重启系统。确认下nouveau是已经禁用,可以使用命令:

  lsmod | grep nouveau

  3.在字符界面下安装驱动

  首先添加ppa库,然后通过ppa安装显卡驱动,使用以下命令添加:

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

  关闭图形化环境

  首先进入 Ubuntu 系统字符界面,使用组合键 ALT+CTRL+F1 进入字符界面。

  为了确保驱动能够正常安装,我们需要暂时关闭x-window服务(图形环境),在文本模式下输入命令进行关闭:

  sudo service lightdm stop

  安装驱动

  首先通过以下命令来查看 NVIDIA VGA card model

  sudo lshw -numeric -C display

  可以使用命令:

  ubuntu-drivers devices

  来查看可以使用的驱动,如图:

  输入以下命令,直接安装驱动:

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

  进入系统,我们要看刚刚的显卡驱动是否已经正确安装成功,通过下面命令查看:

  nvidia-smi

  如图所示显卡驱动已经正确安装,显卡的型号是 GTX 980 Ti。

  二.安装 CUDA

  1.确定和 TensorFlow 对应的 CUDA 版本

  TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本:

  https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

  2. 下载和安装

  因为 CUDA 8 兼容的gcc 版本是 4.9 ,但是ubuntu 16.04 默认的是 gcc 5,所以需要gcc降版本。

  sudo apt-get install g++-4.9

  sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20

  sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10

  sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20

  sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10

  sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30

  sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc

  sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30

  sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

  下载地址:

  https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

  因为上一步已经安装了显卡驱动,所以这里要选 no 。

  Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?

  (y)es/(n)o/(q)uit: n

  3.设置环境变量

  配置CUDA环境变量

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

  export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-8.0/lib64"

  三.安装cuDNN

  1.确定版本

  TensorFlow GitHub 页面查看依赖的版本:

  https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases

  2.下载

  下载地址:

  https://developer.nvidia.com/cudnn

  3.安装

  tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz

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

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

  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

  四.安装 tensorflow-gpu

  直接安装

  pip install tensorflow-gpu

  指定版本安装:

  例如,要安装 tensorflow-gpu 1.4

  pip install tensorflow-gpu==1.4

  安装完成

关键字: tensorflow
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