深度學習環境的搭建
所需要安裝的軟體包括要安裝五個軟體ubuntu、cuda、cudnn、tensorflow、pytorch、顯示卡驅動
nvidia: 顯示卡驅動位址
1.安裝顯示卡驅動
(1)安裝驅動之前要解除安裝之前的驅動
開啟終端，首先解除安裝一下之前安裝的驅動
$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*
修改配置檔案
修改blacklist配置檔案：
$ sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在最後新增幾行：
blacklist vga16fb
blacklist nouveau
blacklist rivafb
blacklist nvidiafb
blacklist rivatv
儲存退出。
禁用nouveau驅動
$ lsmod | grep nouveauud
oapt
inst
alll
ight
dm在執
行sudo apt install lightdm 在執行
sudoap
tins
tall
ligh
tdm在
執行(3)驗證驅動是否成功安裝
$ nvidia-smi
輸入之後就會列印顯示卡驅動的資訊
2.安裝cuda9.0
(1)>>sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
會跳出一堆類似「使用者須知」的東西，直接按ctrl+c跳過後會出現一行字元問你是否accept，輸入accept後回車就可以了
之後會出現一行接一行的字元讓你選擇yes或者no，如下圖，其中第一項問你「install nvidia accelerated graphics driver…？」這裡一定要選擇n，這是要安裝顯示卡驅動我們之前裝過，這裡不用裝，其他選擇y就可以
(3)驗證驅動版本
$ cat /proc/driver/nvidia/version
$ nvcc -v
以上兩條命令執行會有對應的版本號列印出來
3.安裝cudnn
解壓：tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
得到如下列表：
cuda/include/cudnn.h
cuda/nvidia_sla_cudnn_support.txt
cuda/lib64/libcudnn.so
cuda/lib64/libcudnn.so.7
cuda/lib64/libcudnn.so.7.0.4
cuda/lib64/libcudnn_static.a
將 include、lib64複製到cuda目錄下：
$ sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
切換到到本地cuda路徑，建立軟連線，終端輸入：
$ cd /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod +r libcudnn.so.7.0.4
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.4 libcudnn.so.7
$ sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
$ sudo ldconfig
查詢cudnn的版本
4.安裝tensorflow
(1)python的處理
ubuntu16.04自帶python3.5和python2.7，如果在命令窗裡輸入python，就會進入python2.7，如果在命令窗裡輸入python3或者python3.5，就會進入python3.5。我覺得python3.5就可以了，就沒有公升級python3.6。你要是想用某乙個python版本，要確保輸入python3後能進入到相應的版本。
(2)接下來我們安裝pip，更明確的說是pip3。輸入指令：
sudo apt-get install python3-pip
然後輸入pip3 -v檢視一下版本，一定要檢查確認該pip從屬於python3.5，也就是你想要用的那個python版本，否則後面安裝的一些庫都是別的python版本的，你要用的python版本就呼叫不了了。
然後在輸入：
pip3 install tensorflow-gpu
等待安裝完畢，之後可能提醒你許可權不夠，就在命令後面加上–user再執行一遍就可以了。
如果你想安裝指定版本的tensorflow，比如1.10.0版的，可以這麼寫：
pip3 install tensorflow-gpu==1.10.0
嘗試呼叫tensorflow，輸入：
$python3
import tensorflow as tf
tf.version
能正確列印tensorflow的版本號，大功告成。
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