双显卡笔记本安装CUDA+theano、tensorflow环境

原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html

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“站在岸上学不会游泳。”看了各种深度学习的新闻、有意思的paper，要开始搭建深度学习环境入坑了。昨天看到一视频展现了tensorflow在Android平台上的应用，感觉潜力巨大，所以选择了tensorflow。

结合几篇安装博客总结了安装方法，可能是最简便的一种了~

笔记本Y430p 显卡GTX850M

操作系统Ubuntu 16.04（经本人测试 14.04 14.10 15.04 15.10 对双显卡的支持都不是特别好）安装好后建议关掉所有更新选项。

python版本 2.7

1、首先保证安装好NVIDIA驱动。如下图所示：

2、安装CUDA

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

默认安装cuda 7.5.18 安装之后，是没有/usr/local/cuda*这个文件夹，也没有sample的

3、由于Ubuntu16.04的gcc和g++都是5.0版的，不兼容CUDA7.5版本，需要降级

sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9
cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo rm g++
sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo ln -s g++-4.9 g++

4、安装cudnn

下载cudnn 5.0 for cuda7.5 需要nvidia的开发者帐号登录

解压

tar -zxf cudnn-7.5-linux-x64-v5.-ga.tgz

cd cuda

复制头文件到/usr/local/include

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

复制lib文件到/usr/local/lib

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

并编辑~/.bashrc 添加环境变量

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib

5、安装theano

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-dev python-pip python-nose python-mock python-wheel g++ libopenblas-dev git
sudo pip install Theano

编辑配置文件

sudo gedit ~/.theanorc

加入

[global]
device = gpu
floatX = float32
[nvcc]
flags=-D_FORCE_INLINES

注意有符号-

测试，注意cuDNN版本5005

6、安装tensorflow

根据自己的实际情况参照官网的这张表选择适合的下载链接。

# Ubuntu/Linux -bit, CPU only, Python 2.7
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux -bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below.
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only, Python 2.7:
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl

# Ubuntu/Linux -bit, CPU only, Python 3.4
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux -bit, GPU enabled, Python 3.4
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below.
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux -bit, CPU only, Python 3.5
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# Ubuntu/Linux -bit, GPU enabled, Python 3.5
# Requires CUDA toolkit 7.5 and CuDNN v4. For other versions, see "Install from sources" below.
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

# Mac OS X, CPU only, Python 3.4 or 3.5:
 export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.9.0-py3-none-any.whl

我在这里选择 64-bit GPU Python 2.7

export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.9.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

然后根据自己情况选择

# Python
 pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

# Python
 pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL

我在这里选择Python 2

pip install --upgrade $TF_BINARY_URL

测试Tensorflow是否安装成功并使用了CUDA，依次执行以下python代码

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print sess.run(c)

实验结果如下，表示安装成功！可以开始新的征程啦~

remark：

cudnn version should be 5.1

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64"

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

参考资料：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/23042536?refer=tomasen

https://www.zhihu.com/question/48027732?from=profile_question_card

http://www.ifcoder.us/2003