ubuntu16.4搭建tensorflow环境

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ubuntu16.4搭建tensorflow环境

2024-08-18 04:58:54 220人阅读

1 说明：

　　本机配置：显卡gtx970，ubuntu16.4.1+cuda8.0+cudnn v5+tensorflow0.11

1. 下载

1.1 系统镜像

由于我尝试了ubuntu14.04，安装Nvidia驱动之后，会出现循环登录的问题，并始终无法找到有效的解决途径，所以只能选择ubuntu16.04了。

镜像地址 https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloads

1.2 CUDA 8.0

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（下载地址）
说明：
（1）在NVIDIA的CUDA下载页面下，选择要使用的CUDA版本进行下载。
（2）我们这里使用CUDA8.0（页面有提示GTX1070、GTX1080支持8.0版本），学员如果没有使用以上两个版本的GPU，可以下载CUDA7.5。DOWNLOAD（下载）。
（3）下载需要注册。
（4）图解选择

注意：使用deb（local）版本。

1.3 cuDNN v5

下载地址： https://developer.nvidia.com/cudnn（需要登录）
说明：
（1）下载需要填写一个调查问卷，就三个选项，建议认真填写，毕竟人家免费给咱使用。
（2）填写完毕点击 I Agree To 前面的小方框

选择cudnn v5.1 for linux

1.4 Tensorflow 0.11

tensorflow github上面提到 4 种安装方式，本教程使用第四种源码安装
Virtualenv installation
Anaconda installation
Docker installation
Installing from sources
https://github.com/tensorflow/tensorflow（下载地址）
说明：我选择的是linux gpu python2

（2）点击Python 2开始下载。

2. 安装ubuntu16.04 LTS 系统

详情请查看之前笔记windows系统安装ubuntu双系统

3. 安装NVIDIA驱动

打开terminal输入以下指令:

sudo apt-get update

然后在系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应用更改

4.安装cuda8.0

4.1 gcc降版本

ubuntu的gcc编译器是5.4.0，然而cuda8.0不支持5.0以上的编译器，因此需要降级，把编译器版本降到4.9：
在terminal中执行：

sudo apt-get install g++-4.9
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10
sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30
sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc
sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30
sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

4.2 安装cuda

在cuda所在目录打开terminal依次输入以下指令：

cd  /home/***(自己的用户名)/Desktop/###(这个命令意思是找到刚刚我们用U盘传过来的文件)
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64?.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda?

4.3 安装cuDNN

打开terminal依次输入以下指令：

cd  /home/***(自己的用户名)/Desktop/                     #(这个命令意思是找到刚刚我们用U盘传过来的文件)
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz               #（解压这个文件）
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include   # （复制）
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64     # （复制）
sudo chmoda+r/usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.4 安装其他依赖

4.4.1 配置环境变量

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按照上图的教程，在terminal中输入以下命令：

sudo gedit ~/.bash_profile #打开.bash_profile

然后在打开的文本末尾加入：

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

继续在terminal中输入:

source ~/.bash_profile #使更改的环境变量生效

当然，也有其他教程在文件~/.bashrc文件中写入的，方法与上面的类似。如果在后面配置./config文件出现问题时，可以实现这个方法。

4.4.2 配置环境变量

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在terminal中输入以下命令：

sudo apt-get install python-pip python-dev

5. 安装Bazel

5.1 安装Bazel依赖

由于本教程使用tensorflow源码编译/安装，所以需要使用 bazel build。

链接：https://www.bazel.io/versions/master/docs/install.html

在terminal中依次输入以下1-7的命令

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sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installer

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.io/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

5.2 安装Bazel

之后回到之前的Tensorflow安装教程页面：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

点击链接： installer for your system，跳转到Bazel的下载页面：

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下载bazel-0.3.2-installer-linux-x86_64.sh到桌面，然后在terminal中输入以下命令

cd  /home/***(自己的用户名)/Desktop/                  #(这个命令意思是找到刚刚我们用U盘传过来的文件)
chmod +x PATH_TO_INSTALL.SH                         #对.sh文件授权
./PATH_TO_INSTALL.SH --user                         #运行.sh文件

5.3 安装第三方库

在terminal中输入以下命令

sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel #安装第三方库
sudo apt-get install git
git clone git://github.com/numpy/numpy.git numpy

6. 安装tensorflow

6.1 下载tensorflow

在terminal中输入以下命令

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

特别注意，我使用的是tensorflow 0.11版本，该版本要求cuda 7.5 以上，cuDNN v5。
默认下载目录是在/home下

6.2 配置tensorflow

还是刚刚的网址
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md

在terminal中输入以下命令：

cd ~/tensorflow                        #切换到tensorflow文件夹
./configure                            #执行configure文件

然后按照下图选项进行操作：

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6.3 创建pip

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在terminal中输入以下命令：

bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip install /home/***（你自己的用户名）/Desktop/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl

6.4 设置tensorflow环境

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bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
 # To build with GPU support:
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
mkdir _python_build
cd _python_build
ln -s ../bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package.runfiles/org_tensorflow/* .
ln -s ../tensorflow/tools/pip_package/* .
python setup.py develop

说明：在编译可能需要花费很长时间，慢慢等就行了，或许我的电脑配置太低，等了大半天才编译完。

此时恭喜你，已经完成了安装

7. 测试tensorflow

这里进行测试，如果你能跟我看到同样的画面，那恭喜你成功配置GPU版的tensorflow啦！

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$ cd tensorflow/models/image/mnist
$ python convolutional.py

8. 常见问题

8.1循环登录

在ubuntu14.04安装N卡驱动后，会出现无法显示登录界面或者循环登录的问题。这主要是显卡不兼容，具体解决思路可以参考google上的解决方案，关键词 ubuntu login loop。
经过测试，网上的教程对我都不适用，无奈转向ubuntu16.04

8.2 缺少第三方库

因为这个教程是我安装成功之后写的，其中难免遗忘某些库的安装，例如Git、pip这些库，安装过程很简单，具体可以google。

8.3 tensorflow配置问题

在执行./configure 或者设置tensorflow环境时，如果出现无法找到某个库的路径，那么检查是否正确的设置了cuda的环境变量，具体参考 4.1节。

说明：转载自

http://blog.csdn.net/zhaoyu106/article/details/52793183

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