ubuntu16.04+七彩虹GTX1060的NVIDIA驱动+Cuda8.0+cudnn5.1+tensorflow+keras搭建深度学习环境【学习笔记】【原创】

平台信息:
PC：ubuntu16.04、i5、七彩虹GTX1060显卡

作者：庄泽彬(欢迎转载，请注明作者)

说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境，下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定，写篇文章记录一下。

一、安装Nvidia GTX1060显卡驱动

　　1.1 图1是本人使用的显卡，暂时没有那么多钱，买个便宜的玩玩，把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统，

　　

图1

　　1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号，ubuntu系统自带了nouveau驱动，因此我们启动系统之后可以识别到显卡，但这毕竟不是GTX1060专用的显卡驱动，我们不能使用这个驱动要屏蔽这个显卡驱动，安装NVIDIA GTX1060显卡驱动，我们在看看图3现在系统使用的是CPU集成显卡，没有使用我们的独立显卡，我们要切换到我们的GTX1060显卡.

　图2

图3

　　1.3 在终端输入sudo ubuntu-drivers devices查看自己的系统适合安装什么版本的显卡驱动,当然也可以下载最新的，这里自己选择，本人选择系统推荐的版本nvidia-384

　　图4

　　到这里链接下载对应型号的显卡驱动:https://www.geforce.cn/drivers,设置见图5，之后点击开始搜索，在搜索结果中选择自己下载的显卡驱动版本

　

搜索结果

图5

　　1.4

　　在正式安装之前执行先卸载原有的显卡驱动:

　　sudo apt-get remove --purge nvidia*

　　禁止nouveau：

　　sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

　　在这个文件最后添加：

　　blacklist nouveau　　

　　之后执行sudo update-initramfs -u重启系统

　　在终端输入lsmod | grep no如何没有输出信息证明系统没有加载nouveau驱动，可以进行一下步的操作。

　　

　　1.5 安装驱动:

　　添加可执行权限:

　　sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run

　　关闭图形化环境:

　　进入控制台模式:ctrl+alt+f1,

　　sudo /etc/init.d/lightdm stop

　　正式安装:

　　sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

　　执行完之后竟然跳出这个界面图6这个界面，后找了一下资料，其实出现这个界面是正常的，只是NVIDIA的人提醒你是否要进行安装，可以看看 /usr/lib/nvidia/pre-install这个文件的内容图7，其实没有做什么就退出，所以出现图6的界面不用担心，继续执行就好了啊。

　　

图6

　　

图7

　在安装的过程会出现的选项:

　Install NVIDIA's 32-bit compatibility libraries?本人选择yes

　Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you 

    restart X? Any pre-existing X configuration file will be backed up.  本人选择NO

　等待安装完毕之后执行

　sudo /etc/init.d/lightdm start 恢复图形界面

　查看显卡驱动版本:从图8可以看出我们安装GTX1060显卡驱动已经搞定了，但是我们系统现在使用的还是图3所示的集成显卡，我们安装完cuda8.0之后就能切换过去，因此革命尚未成功仍需nvli 

　cat /proc/driver/nvidia/version

　nvidia-smi　

    

图8

 如果需要升级版本卸载：sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.130.run  --uninstall

　　

二、安装cuda8.0

　　2.1下载cuda8.0的下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive，本人的下载设置见图9,之后点击下载，需要注意的是CUDA包括了CPU计算库和显卡驱动，因此在安装的时候不要重复安装显卡驱动，不然前面装了那么久GTX1060显卡驱动就白装了啊。

　　

图9

　　2.2、安装cuda8.0

　　设置可执行权限

　　sudo chmod a+x cuda_8.0.61_375.26_linux.run

　　执行安装:

　　安装过程:

　　在刚开始安装的时候会出现一个声明，本人直接回车到100%看完声明，进行安装.　　

Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 8.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-8.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/zhuang ]:

Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...
Missing recommended library: libXmu.so

Installing the CUDA Samples in /home/zhuang ...
Copying samples to /home/zhuang/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...
Finished copying samples.

　　设置cuda8.0到环境变量

　　sudo vim /etc/profile

　　添加如下内容:　

　　export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH
　　export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH

　　重启系统：sudo reboot

　　输入nvcc -V输出下面信息正常:

图10

测试:

cd /home/zhuang/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples　

make 

cd 0_Simple/clock  执行简单的测试demo

如果需要升级卸载:　

　　cd /usr/local/cuda/bin

　　sudo ./uninstall_cuda_8.0.pl

若安装的是deb文件使用这种方式卸载:

　　sudo apt-get autoremove --purge cuda

三、安装cudnn5.1

　　3.1 下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,下载cudnn5.1需要注册一个NIVDIA账号.下载设置见图10，会得到cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8这个文件.

　　

图10

solitairetheme8这个格式的文件太奇怪了处理一下：

sudo cp cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.solitairetheme8 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

解压: 

sudo tar -zxvf ./cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

复制头文件：

cd cuda/include

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

复制库文件：

cd ../lib64/

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/

删除系统原有的动态库文件：

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.10 libcudnn.so.5

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

sudo ldconfig

四、安装tensorflow

下载对应版本的tensorflow：https://pypi.org/project/tensorflow/#files

查看TensorFlow版本:sudo pip show tensorflow

安装和卸载命令:pip install tensorflow_gpu==1.1

sudo pip uninstall tensorflow-gpu

但是运行却包了这个错误:

有强迫症患者的看到这堆警告肯定很不爽，后面上网又找了一遍，我们还是用源码编译的方式安装TensorFlow吧。哎，路还很长，搭建深度学习的开发环境容易啊。

四、安装keras

sudo pip install -U --pre pip setuptools wheel

sudo pip install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image

 pip install keras