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ubuntu14.04_CUDA8.0_cudnn5.1_Tensorflow配置
深度学习框架tensorflow相比与caffe抽象层做的更好,即使用tensorflow的人不需要关心底层的实现,做底层实现的人不需要关心上层的模型和算法;caffe耦合比较紧凑,若想caffe用的好,源码阅读少不了。本文就tensorflow_gpu的安装经验分享如下(显卡Gtx960m):
1.Nvidia环境要求:
1.1 CUDA8.0安装
a. 进入管网下载驱动网址: http://developer.nvidia.com/cuda-downloads
选择合适的版本,例如:linux-x86_64-ubuntu-14.04-deb(local)
b.cd到安装包目录下,运行安装命令:
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda
c.路径变量包含usr/local/cuda-8.0/bin
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
1.2 CUDNN5.1配置
a. cudnn5.1下载
在英伟达cuDNN Download | NVIDIA Developer下载cudnn5.1
b.cudnn5.1安装
解压下载的安装包,戒烟后为cuda文件夹,然后复制至cuda目录下,并更改权限
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*
2.tensorflow安装,按照官网方法尝试了多次,以Anaconda最为简便
2.1 安装Anaconda,参见官方网站 Download Anaconda Now! | Continuum
对应自己python版本下载,比如我使用的2.7版本,进入下载文件目录运行安装命令
bash Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh
2.2 创建一个 conda名为tensorflow环境
conda create -n tensorflow
2.3 运行以下命令激活conda环境
source activate tensorflow
2.4 运行以下命令来在你的conda环境上安装TensorFlow
(tensorflow)$ pip install --ignore-installed --upgrade TF_PYTHON_URL
其中TF_PYTHON_URL参考网址Installing TensorFlow on Ubuntu | TensorFlow
例如,
pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl
3.tensorflow验证
3.1 打开一个终端
3.2 激活conda
source activate tensorflow
3.3 运行一个小程序
a.在命令窗口运行python
python
b.然后输入以下代码
>>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘) >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello))
如果系统弹出如下,那么表示tensorflow安装成功,可以开心地使用之
Hello, TensorFlow!
that‘s ok !
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