Ubuntu16.04安装Tensorflow-gpu

之前一直使用win10下的tensorflow，gpu占用率始终上不去，于是在自己电脑装个ubuntu配置下，此篇博客用来记录安装过程，博主机器i5-7300HQ，8G内存，GTX1050显卡2G显存，Ubuntu16.4版本。

在win10下配置tensorflow-gpu曾经花费我零零碎碎一个周的时间，由不可控原因重做系统重新配置时，二笔博主忘记了当时怎么操作的，又浪费了我还几天时间，换到Ubuntu配置个环境，决心静下心来写篇记录我的操作。

一、关于NVIDIA驱动的问题

刚开始跟着网上的博客去英伟达官网下了驱动，左找右找找了个也不知道是不是适配我的电脑的（我英语不好，找不到适合我用的），下了一个.run文件，跟着教程走了一趟，于是我电脑就当机了，开机后显示我的显卡驱动损坏，也进不去图形界面，没法下载新的驱动，就找到了教程换了显卡驱动才进去（解决方法在这javascript:void(0)并对博主表示感谢）。

于是便弃用了.run文件装驱动的方法。

使用apt装驱动。

1、首先检查你的现有驱动版本，使用命令

nvidia-smi1.

Sun Oct 20 15:12:53 2019      
NVIDIA-SMI 384.130                Driver Version: 384.130              
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        
Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         
Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. ||
||   0  GeForce GTX 1050    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  
N/A || N/A   43C    P0    N/A /  N/A |    362MiB /  2001MiB |      0%      
Default     Processes: GPU Memory ||  GPU       PID   Type   Process name                             
Usage    0      1032      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           
199MiB ||    0      2019      G   compiz       86MiB ||    0      2545      
G   ...uest-channel-token=13933453839605693412    75MiB |
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.

已有版本384.130，但是安装​​cuda-9.0​​ 驱动版本需大于​​384.81​​, 要不然安装​​tensorflow​​会报错，那就装上呗。

2、使用命令查看推荐驱动

ubuntu-drivers devices1.

里面好像没有大于384版本的，那就加上去。

3、添加ppa：

sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa1.

4、更新apt：

sudo apt update1.

5、再用上面命令查看下推荐驱动，现在应该就有410了。

6、添加需要的依赖项：

sudo apt install dkms build-essential linux-headers-generic1.

7、禁用nouveau：

 lsmod | grep nouveau1.

要是这条命令后你的机器有输出，说明没有禁用，进行下列操作，没有输出的同学进行下一步

禁用具体操作：

(1)cd命令进入/etc/modprobe.d文件夹下，创建 blacklist-nouveau.con文件并添加句子。

sudo  touch  blacklist-nouveau.confsudo  chmod a+w+r blacklist-nouveau.conf vim blacklist-nouveau.conf1.2.3.

(2)使用VIM添加下面句子到文件，不会用VIM的同学，先去找找操作指南，在这先不讲

blacklist nouveauoptions nouveau modeset=01.2.

（3）保存退出

（4）命令更新

sudo update-initramfs -u1.

（5）重启机器

（6）命令测试

 lsmod | grep nouveau1.

没有输出了，表示禁用成功。

8、安装驱动：

sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)1.

sudo apt install nvidia-4101.

9、重启电脑（记得这个博客啊，别重启回来找不到了，一个步骤不执行完还不如不执行，说多了都是泪.jpg）

10、再查看版本，版本是不是就是410了^_^

nvidia-smi1.

二、安装CUDA

1、到CUDA官网下载安装包，地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2、我用的CUDA-9.0

3、下载完后cd进入到下载路径

4、加权限

chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux-run1.

5、安装

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux-run1.

在安装驱动过程中有个是否安装驱动，一定要选no，因为会覆盖你已经安装的，而他给装的又不对..........

6、类似windows加环境变量

vim ~/.bashrc1.

打开后将下列添加进文件末尾

# CUDA9.0export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin/:$PATH;export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH;1.2.3.

7、查看版本（如果提示无nvcc命令，重启下机器）

nvcc -V1.

我的显示：

三、安装cuDNN

1、去官网下载对应版本库，官网地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

网站需要登陆才能下载，没有账号的同学申请一个账号，不花钱~~

2、选择对应版本

3、cd命令进入下载路径，解压文件夹

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.5.1.10.tgz1.

4、解压出来的文件夹会有两个文件夹，将每个文件夹里面的东西分别拷贝到/usr/local/cuda-9.0下的同名文件夹内，就算是完成了cuDNN的安装了。

四、安装Anaconda

1、一样，先去官网下载安装包，官网地址：https://www.anaconda.com/download/#linux

2、我用的3.7版本

加权限，文件名字写上你下载的文件

chmod +x 文件名字.sh1.

安装

./文件名字.sh1.

如果权限不够，在命令前面加上sudo

3、添加环境变量进去

vim ~/.bashrc1.

环境变量如下，添加至文件末尾

# Anacondaexport PATH=/home/z/anaconda3/bin:$PATH1.2.

4、创建新的Anaconda环境

conda create -n tensorflow python=3.61.

5、这次为止Anaconda就安装完成了，一般都是在子环境下运行的，所以base环境别动了，要不又是一堆麻烦

使用（激活）子环境tensorflow方法

source activate tensorflow1.

五、安装tensorflow-gpu

1、进入（激活）tensorflow环境

source activate tensorflow1.

2、安装

conda install tensorflow-gpu1.

3、测试是否生效

输入

python1.

进入python编译

import tensorflow as tfsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))1.2.

要是输出一大串，并且你能在里面找到你的显卡，比如我的就有GTX 1050字样，大多说明你已经安装成功了。

六、已知错误以及解决方法

1、开机后显示显卡驱动损坏，也进不去图形界面，没法下载新的驱动，换了显卡驱动进去

2、循环登陆页面，无限次输入密码，可能是因为驱动版本版本，博主remove掉了所有NVIDIA（另一台机器），用了.run文件安装，因为那台电脑显卡型号比较好找。使用.run安装请到我的另一篇博文参考。

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