Ubuntu 安装 tensorflow-gpu + keras

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我用的Ubuntu版本是 16.04 ，而且使用了 gnome 做为桌面(这一点可有可无)，经历了许多波折，终于完成了以 tensorflow 为后端的 keras 的安装。

tensorflow-GPU 版本的安装：

1.下载 CUDA 8.0

地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装以下版本：

2.下载 cuDNN v5 (这里我下载的是 v6, 可是事实证实 tensorflow 不直接支持 v6，除非你本身编译时制定了 v6，不然按照以下教程安装的 tensorflow 只能加载 v5)

地址： https://developer.nvidia.com/cudnn

这里须要先 登陆/注册 后才能下载

3.安装 NVIDIA 驱动：

首先打开 terminal，输入一下指令，更新应用列表

sudo apt-get update

多亏了 Linux 社区的强大支持，咱们能够用很简洁的方式安装驱动：

按下 win 按键，打开菜单，如图：

而后在上方的 type to search 中输入： additional drivers 打开 "additional drivers —— 附加驱动"，而后选择 与本身显卡匹配的 NVIDIA 驱动，我这里是 

using nvidia binary drivers (375)

而后选择 应用更改，这里安装可能会失败，此时你能够继续选择应用更改，多安装几回便可

安装完成后，选择 restart

4. gcc 降版本

CUDA8.0 不支持 gcc 5.0 及以上的编译器，而系统自带的是5.4及以上版本，所以咱们须要降版本，不然会在后面报错

在terminal中输入以下指令，将 gcc 版本降到 4.9

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++ 

5.安装 CUDA 8.0

cd /media/你的用户名/TOSHIBA\ EXT/alu/CUDA/ # 进入cuda 所在文件夹
# 根据官网上的提示安装 cuda 8.0
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64​.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda​

6. 安装 cuDNN

cd  cd /media/你的用户名/TOSHIBA\ EXT/alu/CUDA/ # 进入 cuDNN 安装文件的所在路径
tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz # 解压
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include # 复制到 include 中
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 # 复制到 lib64 中
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # 讲头文件复制进去

7. 配置CUDA环境变量

开启 GPU 支持：

根据官网教程

咱们在terminal中键入下列命令：

sudo gedit ~/.bash_profile # 打开.bash_profile 这是用户的环境变量，不是全局的

而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

保存并关闭后，输入下列命令使环境变量生效：

source ~/.bash_profile # 使被更改的环境变量生效

安装完成后，必定要经过以下两条命令对驱动进行检验：

1. NVIDIA的设置界面

nvidia-settings # 打开 NVIDIA 设置界面

这条指令打开的界面以下：

2. NVIDIA GPU 列表

nvidia-smi

这条指令会在 terminal 中产生GPU列表，如，我这里只有一个GPU

网上有些人抄别人的博客，说 nvcc -V 就能够验证，通过我实测，存在 nvcc -V 正常输出可是驱动仍安装失败的现象，所以，上述验证方法是不可信的。

8.安装 python3.5.2

因为tensorflow1.0 对于 python3 支持更好，而且目前只支持python3.5.2，所以咱们选择 python 3.5.2。

使用 Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh 进行安装，地址以下：

https://repo.continuum.io/archive/

安装完成后，添加环境变量，将其设置为默认的 python 解释器

首先打开环境变量的文件

gedit ~/.bashrc

而后在文件末尾加入 anaconda3 的路径

export PATH=/home/你的路径/anaconda3/bin:$PATH

最后使咱们的改动生效

source ~/.bashrc

这样，咱们在terminal中输入 python 就会默认打开 anaconda3

这样咱们就能够安心使用python3了。

9.安装 keras 和 tensorflow

有了上述安装过程，咱们系统中默认的pip将会是anaconda3中自带的pip，这样咱们只须要使用pip便可安装 keras 和 tensorflow 到 anaconda 中。

执行以下命令：

pip install tensorflow-gpu keras # 安装 gpu 版本的 tensorflow 和 keras

安装完成后，咱们使用以下命令，便可检验是否成功：

python -c "import keras"

若是看到以下输出，就说明安装成功

固然了，我这里安装的 cuDNN 因为版本太高，暂时不能被pip安装的tensorflow所支持，若是改成 cuDNN v5 就可以正常支持了。

但愿本身的这篇文章能对像我同样的新手有所帮助。

参考资料:

[1]: ubuntu16.04下安装TensorFlow(GPU加速)----详细图文教程 

[2]: Ubuntu16.04+cuda8.0+caffe安装教程