Ubuntu 16.04 - Tensorflow gpu 配置备忘

Ubuntu下安装TF备忘。烂笔头疗法。

nvidia显卡驱动安装

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$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
$ sudo apt-get install nvidia-显卡版本号

版本号可以根据显卡型号,访问nVidia网站寻找,一般是三位数。

安装Anaconda

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版。首先下载安装文件.sh

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$ sudo bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

阅读完协议后输入yes,全程回车,采用默认设置。

检查环境变量

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$ sudo gedit ~/.bashrc

检查文件是否包含export PATH="/Anaconda安装目录/bin:$PATH",如果没有则手动添加至文件末尾。

添加Tsinghua源

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$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
$ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
$ conda config --set show_channel_urls yes

创建工作环境

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$ sudo conda create -n tensorflow python=3.6

此处环境名为tensorflow。你可以根据喜好自己命名。

创建完成后激活

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$ source activate tensorflow

Tensorflow 显卡支持

参考资料

  1. TensorFlow Installation Doc

  2. CUDA Install Guide Linux

  3. cuDNN Install Guide Linux

需求 - Tensorflow 1.5.0 gpu

  1. CUDA® Toolkit 9.0

  2. cuDNN v7.0.

  3. GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher. See NVIDIA documentation for a list of supported GPU cards.

安装CUDA® Toolkit 9.0

从官方网站找到CUDA9.0的下载(.sh)文件:CUDA Toolkit Archive。安装即可。

设置cuDNN

cuDNN是一个用于GPU加速深度神经网络的库。欲使用Tensorflow GPU,需要安装cuDNN。登陆nvidia网站,下载适用于ubuntu的cudnn运行库、开发库和文档的.deb文件,进行安装。

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$ sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb
$ sudo dpkg -i libcudnn7-doc_7.0.5.15-1+cuda9.0_amd64.deb

验证安装:

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$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v7/ $HOME
$ cd $HOME/cudnn_samples_v6/mnistCUDNN
$ make clean && make
$ ./mnistCUDNN

如果cuDNN成功安装,并且样例程序正确执行,会得到

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Test passed!

Tensorflow 安装

给tensorflow环境安装Tensorflow。参照TF Installing Anaconda进行安装:

  1. TF url of python package寻找适合的.whl文件下载(注意是GPU版本)

  2. 进入工作环境:$ source activate tensorflow

  3. 安装下载好的.whl$ sudo pip install --ignore-installed --upgrade your_whl.whl

验证安装

切换到环境

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$ source activate tensorflow

进入python后运行

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$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.5.0'