Ubuntu16.10+GTX1060+Cuda8.0+Cudnn7+Tensorflow1.3+Python3.6


最近為了跑個Skipgram模型,准備裝個帶GPU的tensorflow,感覺網上教程不是很詳細,就自己總結了下,有問題,歡迎私信~:

目錄


在具體實施前,請去BIOS中將顯卡切換成獨立顯卡(本次實驗環境,組裝台式機,主板z270,顯卡GTX1060,顯存6G)

安裝Anaconda

從anaconda官網(https://www.continuum.io/downloads)上下載linux版本的安裝文件(截至目前為止為python3.6),運行sh完成安裝。

建立一個tensorflow的運行環境

# Python 2.7 
$ conda create -n tensorflow python=2.7  

# Python 3.5 
$ conda create -n tensorflow python=3.5  

# Python 3.6 
$ conda create -n tensorflow python=3.6  

安裝 CUDA 8.0

用的 deb(network) 的安裝方式

官網的下載地址:Cuda

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda

等待安裝

設置環境變量

在 ~/.bashrc 的最后添加

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

此時重啟電腦
檢查顯卡驅動安裝結果

nvidia-smi

安裝安裝 cudnn7

官網下載地址:Cudnn7.0 for Cuda8.0
下載lib庫,后綴是tgz

$ tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.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*

安裝 tensorflow r1.3 GPU 版本

$ source activate tensorflow  
$ pip install --ignore-installed --upgrade      https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.3.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl

如果出現timeout錯誤,就重新輸入一便即可,或者增加timeout機制

測試及可能出現的錯誤

# Python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果有正常打印,則恭喜你,安裝成功啦,如果出現:

ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

libcudnn.so.6,遇到這個問題不用擔心,是有套路的,在此我就教教大家

  • 首先檢查是否存在libcundnn.so.*

    $ find / -name libcudnn.so.*

    找到文件就下一步,沒找到,檢查下cudnn的依賴庫,就是前面的環境變量做對了沒

  • 建立硬連接

    $ ln -s <path>libcudnn.so.7.* <path>libcudnn.so.6

    然后就大功告成了!


注意!

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