【IT168 技术】本文介绍了如何使用Nvidia GPU在Ubuntu 18.04服务器上安装TensorFlow。安装需要具有Nvidia显卡的服务器架构 ，这样的专用服务器可用于各种目的，包括游戏。为了保障设备的使用寿命，建议不要在localhost上安装繁重且耗时的程序。显卡必须支持至少Nvidia compute 3.0才能获得比TensorFlow更多的运用。

　　我们假设使用64位的操作系统，显卡为GeForce 740m。SSH登录到服务器，更新和升级：

　　apt update -y

　　apt upgrade –y

　　运行这个命令来安装Python库：

　　sudo apt install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev python-numpy python3-numpy python-six python3-six build-essential python-pip python3-pip python-virtualenv swig python-wheel python3-wheel libcurl3-dev libcupti-dev

　　继续运行

　　sudo apt install libcurl4-openssl-dev

　　通过运行，我们可以看到安装的显卡硬件：

　　sudo lshw -C display | grep product

　　我们需要安装Nvidia驱动程序。我们可以检查SSH上的图形驱动程序：

　　nvidia-smi

　　这是Ubuntu的PPA，浏览一下:

　　https://launchpad.net/~graphics-drivers/+archive/ubuntu/ppa

　　nvidia-graphics-drivers-396是最新的，但可能没有太多测试。我们可以添加 nvidia-graphics-drivers-390 PPA 并安装该应用程序。

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

　　sudo apt update

　　sudo apt upgrade

　　ubuntu-drivers devices

　　sudo ubuntu-drivers autoinstall

　　如果有意外情况，autoinstall不起作用，则运行：

　　sudo apt install nvidia-390

　　现在，再次运行命令：

　　nvidia-smi

　　您将得到一个有用的输出。我们应该保持住这个版本停止升级。

　　sudo apt-mark hold nvidia-driver-390

　　安装 Linux—headers :

　　sudo apt install linux-headers-$(uname -r)

　　为了后续步骤正常进行，我们需要 gcc, g++ 等等：

　　apt install gcc g++ gcc-6 g++-6 gcc-4.8 g++-4.8

　　# if gcc-4.8 package not found run

　　# sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

　　# sudo apt update

　　# sudo apt install gcc-4.8 g++-4.8

　　现在我们必须安装CUDA工具包：

　　apt install nvidia-cuda-toolkit libcupti-dev

　　重启

　　sudo reboot

　　安装CUDA工具包:

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

　　运行：

　　cd Downloads/

　　sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override --silent –toolkit

　　接下来，您需要安装CUDNN，NCCL。您需要按照PyTorch老方法，使用Nvdia帐户登录，这很简单。您将获得链接：cuDNN v7.1.x Library for Linux。您需要下载deb文件，并将FTP上传到服务器。URL是：

　　https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

　　https://developer.nvidia.com/nccl

　　找到已安装CUDA的目录。它正在将文件复制到/usr/local/cuda/。将上述内容移到安装CUDA的目录中并运行这些操作(注意版本编号的目录，以下是格式示例)：

　　tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.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*

　　以上将节省空间，并避免apt警告。打开配置文件，如.bashrc：

　　nano ~/.bashrc

　　添加这些：

　　export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"

　　export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

　　重新加载：

　　source ~/.bashrc

　　sudo ldconfig

　　echo $CUDA_HOME

　　安装Bazel：

　　sudo apt install curl

　　echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list

　　curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

　　sudo apt update -y

　　sudo apt upgrade -y

　　sudo apt install bazel

　　sudo apt upgrade bazel

　　pip install keras

　　查看Nvidia版本：

　　cd ~

　　git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

　　cd ~/tensorflow

　　# check current revision number from browser

　　git checkout r1.11

　　cd ~/tensorflow

　　通过运行创建配置文件：

　　./configure

　　您将得到这样的输出：

　　Please specify the location of python. [Default is /usr/bin/python]: /usr/bin/python3

　　Do you wish to build TensorFlow with jemalloc as malloc support? [Y/n]: Y

　　Do you wish to build TensorFlow with Google Cloud Platform support? [Y/n]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with Hadoop File System support? [Y/n]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with Amazon S3 File System support? [Y/n]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with Apache Kafka Platform support? [y/N]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with XLA JIT support? [y/N]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with GDR support? [y/N]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with VERBS support? [y/N]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with OpenCL SYCL support? [y/N]: N

　　Do you wish to build TensorFlow with CUDA support? [y/N]: Y

　　Please specify the CUDA SDK version you want to use, e.g. 7.0. [Leave empty to default to CUDA 9.0]: 9.0

　　Please specify the location where CUDA 9.1 toolkit is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

　　Please specify the cuDNN version you want to use. [Leave empty to default to cuDNN 7.0]: 7.1

　　Please specify the location where cuDNN 7 library is installed. Refer to README.md for more details. [Default is /usr/local/cuda]: /usr/local/cuda

　　Do you wish to build TensorFlow with TensorRT support? [y/N]: N

　　Please note that each additional compute capability significantly increases your build time and binary size. [Default is: 5.0] 3.0

　　Do you want to use clang as CUDA compiler? [y/N]: N

　　Please specify which gcc should be used by nvcc as the host compiler. [Default is /usr/bin/gcc]: /usr/bin/gcc-4.8

　　Do you wish to build TensorFlow with MPI support? [y/N]: N

　　Please specify optimization flags to use during compilation when bazel option "--config=opt" is specified [Default is -march=native]: -march=native

　　Would you like to interactively configure ./WORKSPACE for Android builds? [y/N]:N

　　构建TensorFlow :

　　最后的步骤：

　　bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package tensorflow_pkg

　　cd tensorflow_pkg/

　　sudo pip3 install tensorflow-<name_of_generated_file>.whl

　　通过切换到另一个目录并运行python来检查您的构建是否正常工作：

　　import tensorflow as tf

　　hello = tf.constant('Hello World!')

　　sess = tf.Session()

　　print(sess.run(hello))

　　您将得到Hello World!输出。TensorFlow有以下型号：

　　https://github.com/tensorflow/models

　　您可以运行：

　　git clone https://github.com/tensorflow/models.git

　　cd models/tutorials/image/imagenet

　　python classify_image.py

　　这是一些基本设置和测试。