深度學習環境配置

2021-08-21 11:26:04 字數 2060 閱讀 3483

ubuntu 16.04 + cuda 8.0 + cudnn 6.0 + matlab r2017a + tensorflow 1.4 + anaconda3

本文用於記錄深度學習的各種環境配置，中間踩了不少的坑，各版本需要一一對應，故寫下本文以備不妨之需。

cuda 8 最好對應 cudnn 6，tensorflow 只有 1.3 和 1.4 版本對應 cuda 8 和 cudnn 6，matlab 對應 cuda 8 的版本是 r2017a。

首先假定已安裝好了ubuntu 16.04，

1. 更換顯示卡驅動：

首先刪除有關原來驅動的一些資訊：

sudo apt-get remove --purge nvidia*
新增graphic drivers ppa：

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


sudo apt-get update
尋找合適的驅動版本（選擇recommend即可）

ubuntu-drivers devices
安裝完成後重啟

sudo apt-get install nvidia-384    # 將 384 改為 對應的版本


sudo reboot
檢視驅動的安裝狀態顯示安裝成功

sudo nvidia-smi
2. 安裝cuda 8.0：

安裝 cuda 8.0：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb


sudo apt-get update


sudo apt-get install cuda
如果之前沒有安裝上述"cublas patch update to cuda 8"，可以用如下方式安裝更新：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-cublas-performance-update_8.0.61-1_amd64.deb


sudo apt-get update 


sudo apt-get upgrade cuda
在 ~/.bashrc 中設定環境變數：

export path=/usr/local/cuda/bin$}


export ld_library_path=/usr/local/cuda/lib64$}


export cuda_home=/usr/local/cuda
執行 source ~/.bashrc 使其生效

3. 安裝cudnn 6.0:

tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz


sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/


sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d


# 可選（沒什麼影響？）


# sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h


# sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
4. 安裝 tensorflow：

（1）建立名為 tf 的 conda 環境：（需安裝anaconda，若無可以忽略這一步，直接看）

conda create -n tf pip python=3.5
啟用 conda 環境：

source activate tf
（2）安裝 tensorflow：(python 2 使用 pip，python 3 使用 pip3)

pip install tensorflow-gpu==1.4

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