在Ubuntu16.04上使用anaconda3安装GPU版本的tensorflow （DELL Vostro 7580）

引用参考：https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8330435.html

                 https://my.oschina.net/u/3787228/blog/1632295

一. 安装环境

• Ubuntu16.04.3 LST
• GPU: GeForce GTX1060
• Python: 3.5
• CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)
• cuDNN v6.0 Library for Linux
• TensorFlow版本： Linux GPU:  Python 3.5

版本之间要匹配，否则安装可能会出错。

 

二、软件下载：

1、Ubuntu16.04.3 LST

• 下载地址：https://www.ubuntu.com/download/desktop

2、CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)

• 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

3、cuDNN v6.0 Library for Linux

• 下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download  （下载前需要注册下，可以用新浪邮箱注册，qq邮箱不能识别）

 4、TensorFlow版本： Linux GPU:  Python 3.5

• 下载地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow

 

三、软件安装

 

step 1: 安装显卡的驱动

 1：查看你电脑是否有英伟达的显卡，命令如下：

 sudo lshw -numeric -c display

如有NVIDIA的信息，进行第二步。

2：找出你的系统应该安装的英伟达显卡驱动，命令如下：ubuntu-drivers devices

 我的电脑上显示如下：

则，推荐在这台系统上安装nvidia-384的英伟达显卡驱动。

 3：安装该驱动，命令如下：

 sudo apt install nvidia-384

4：关机重启。

 

step 2: 安装cuda

1：下载、安装文件cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-8.0.44-1_amd64.deb。然后分别输入以下命令：

cd ~/Downloads （下载目录）
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-8.0.44-1_amd64.deb 
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

2：再配置环境变量，命令如下：

  export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}

 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

或者使用命令gedit ～/.bashrc，打开配置文件，在文末尾将上面两句加入，保存，关闭。再使其生效，使用命令source ~/.bashrc。

3：检验cuda是否安装成功，命令如下：nvcc -V

若安装成功，则会输出相关的版本信息。

 

step 3: 安装cudnn

 1：下载cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

 2：然后分别输入以下命令：

   tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

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

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

  sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

　

step 4：在Anaconda3下安装gpu的tensorflow

 1：按照Anaconda下载网站上的说明下载并安装Anaconda。

 2：创建一个名为 tensorflow 的conda环境, 通过调用以下命令来运行 Python 版本:

conda create -n tensorflow python=3.5.2     

  3：通过发出以下命令来激活conda环境:

source activate tensorflow

 4：发出以下格式的命令, 以便在您的conda环境中安装 TensorFlow:

pip install --ignore-installed --upgrade tfBinaryURL

其中 tfBinaryURL 是 TensorFlow Python 包的 URL。

 

例如，下面的命令为 Python 3.5 安装 TensorFlow 的 GPU 版本:（如果这个URL 不能用，自己搜索其他可用的URL）

1	pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.4.1-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

5：确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：conda info --envs  ，从下图可以看到，环境已经添加上了。

 

6：如果退出当前的环境，可以用下面的命令：

source deactivate

 

 

step 5：验证安装是否成功

要验证您的 TensorFlow 安装, 请执行以下操作:

• 确保您的环境准备好了，然后运行 TensorFlow 程序。
• 运行一个简短的 TensorFlow 程序。

（1）启动终端。

（2）激活Anaconda, 输入以下命令：

source activate tensorflow

 （3）运行一个简短的TensorFlow 程序

从 shell 中调用 python, 如下所示:

python

 在 python 交互 shell 中输入以下短程序:

# Python

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

输出一下内容：

b‘Hello, TensorFlow!’  （我也没弄明白为什么前面会有个b。。。）（在胖胖的帮助下终于弄明白了，原来这个b是表示编码方式，把最后一句改为print（sess.run(hell0).decode())就好啦！）