Ubutu16.04+Cuda9.2/9.0+Cudnn7.12/7.05+TensorFlow-gpu-1.8/1.6
注释
- 这是首次使用makedown编写,有些丑陋,有些不适应!
- ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.05+py3.5+tensorflow-gpu-1.8.0
- 安装过程中出现各式各样的问题,在此记录一下心得体会.
- 笔记本电脑配置: i7-7gen + GTX1060
Ubuntu16.04 Installl
笔记本电脑直接对ubuntu进行安装,W10+ubuntu16双系统
1. 安装环节
- 下载Ubuntu16.04LTS桌面版文件.ios
- 下载UtraISO,网上百度一大堆
- 安装方法和Windows一样 安装方法
2. 安装卡死

一般出现这种情况大多数是显卡驱动有问题,解决方案如下:
顺序无所谓的,最后只要能更改就可以了.
1.在开机选择从U盘启动后(我是用U盘装的)会有几个选项让选择,最重要的两个是让你选择使用而不安装还是安装,我们通过上下箭头或者TAB把光标移动到“安装”选项,然后按e,进入grub界面,将这个界面的最后部分的“quiet splash —”改为“nomodeset”。F10保存,就可以进入安装界面,进行安装。
2.按照这种方法安装完成后有一个问题就是第二次启动ubuntu系统的时候会卡在启动界面进不去,解决方案:
重启,开机时光标选中“Ubuntu”,按“e”,进入grub界面,在刚刚改过的那行(倒数第二行)的末尾加上“ acpi_osi=Linux nomodeset”(nvidia显卡 ),再F10保存重启,就可以进入。
但是每次进入都需要这样修改,肯定很麻烦,所以进去之后到/boot/grub/grub.cfg(sudo gedit / boot/grab/grab.cfg)中,找到刚刚在修改界面所看到的那一串代码,在同样的位置加入刚刚所修改的代码,保存退出就好了,这样就可以完美解决开机卡死的问题。
说明:本教程只对NVIDIA显卡的电脑有效,其他的没测试过。
3. NVIDIA显卡安装
- 从官网下载然后安装,强烈不推荐,安装无数次没有成功
- 用ubuntu自带的软件管家安装,一次成功
2. CUDA Install
注意:这里我们安装的是CUDA9.0 !!!
- cuda9.2版本太高了,没有tensorflow-gpu支持
- 强制安装cuda9.2,在import tensorflow 会出现没有cuda9.0.so等文件**
- 当安装的cuda和cudnn版本不匹配的时候,会出现缺少cuda8.0.so/cuda9.0.so/cuda7.5.so等问题
下载cuda9.0:
- 1.run文件下载大小为1.6GB,就算到Linux里面也有300MB左右,请你下载下来之后注意大小,如果小于100MB都是没下载完全,安装过程会崩溃的!

- 2.deb文件同样按照上面的方法判断一下
- 3.本博文用的.deb文件,记得千万别执行官网给的以下语句

- **4.请使用官网给的单独安装操作把里面的9.2换成9.0就可以了,例如:
sudo apt-get install cuda-9-0**

- 5.当使用
sudo apt autoremove cuda删除cuda之后用,cnvv -V查看Linux系统是否还有cuda的时候出现以下情况没事的,直接诶装cuda9.0就就可以了,不用担心版本冲突!

3.Cudnn7.05 Install
下载链接
这里没有什么好说的
cuda和cudnn的安装主要参考:大神博客,注意里面的一些信息得改成你自己的.
4.Tensorflow-gpu-1.8 Install
只要cuda和cudnn安装好了之后,这里是完全没有问题的!
- 注意这是使用pip等于py2.7,pip3等于你安装的py3.*,本博文使用pip3
- 首先加入安装
pip3 install tensorflow-gpu==1.6此时终端会出现安装的地址,这个时候你复制地址然后浏览器下载,再把Ctrl+C 关闭终端下载就可以了.浏览器下载之后手动安装.
安装完成之后,运行tensorflow会有GPU信息输出才为正确!

5.CUDA9.0 and Cudnn7.05 uninstall
- 卸载cuda.run安装的
cd /usr/local/cuda6.5/bin/
sudo ./uninstall_****
- 卸载cuda.deb安装的
sudo apt autoremove cuda
- 卸载cudnn
找到这个文件夹
sudo rm -rf cuda-9.0
6.参考资料
参考很多大神的博客:
Ubutu16.04+Cuda9.2/9.0+Cudnn7.12/7.05+TensorFlow-gpu-1.8/1.6的更多相关文章
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