ubuntu20.04上搭建tensorflow

本文记录了在ubuntu20.04上搭建tensorflow的过程。以tensorflow1.12为例。

目录

• 基础环境
• 搭建过程
  • python环境
  • Cuda安装
  • CuDNN安装
  • 测试与常见问题

基础环境

1. 系统：ubuntu20.04 LTS

2. 显卡：2080Ti

3. 显卡驱动：安装ubuntu系统时已自动安装，如下图

   

搭建过程

python环境

1. 安装conda
   我使用了miniconda，下载链接为https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
   下载需要的版本即可，也可以直接下载最新版

   执行安装命令

   sudo sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
   

2. 创建Python环境

   conda create -n dev python=3.6.8
   

3. 安装tensorflow

   进入dev环境中，安装tensorflow

   conda activate dev
   
   pip install tensorflow-gpu==1.12.0
   

Cuda安装

1. 下载cuda

   cuda的官方地址为https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

   下载cuda时要注意cuda与tensorflow的版本对应关系，以及系统中的编译器（gcc、g++）的版本，见下图。

   

   通常来说系统自带的编译器版本都比较高，需要进行降级，所以我又安装了gcc-4.8、g++-4.8，参考的链接是https://blog.csdn.net/weixin_43876206/article/details/100923785、https://blog.csdn.net/sazass/article/details/110002469

   

2. 安装cuda

   执行安装命令

   sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
   

   安装过程中需要注意，开始安装时会有一系列问题让你输入，其中有一个问题是是否需要安装显卡驱动，因为我这个系统中已经有了驱动，所以这里选择了no。其他都是yes或默认即可，按需选择。

3. 设置环境变量

   主目录下的.bashrc文件末尾添加：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
   export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
   export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0
   

   然后使更改生效

   source ~/.bashrc
   

   安装成功时，查看到的cuda版本信息如下：

   

   然后cuda的patch包也逐一安装

   sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
   sudo sh cuda_9.0.176.2_linux.run
   sudo sh cuda_9.0.176.3_linux.run
   sudo sh cuda_9.0.176.4_linux.run
   

4. 可能遇到的问题

   （1）安装完会输出安装情况，如果提示Toolkit: Installation Failed. Using unsupported Compiler，说明是gcc的版本不对，需要降级。

   

   （2）安装后提示Missing recommended library: libGLU.so；Missing recommended library: libXmu.so等库文件缺失，原因是缺少相关依赖库，安装依赖库然后重新执行cuda安装命令即可。

   安装依赖库

   sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
   

CuDNN安装

1. 下载

   下载时注意CuDNN与cuda的版本对应关系，我下载的是 cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.5.32.tgz

   下载链接为https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse731-10

2. 安装

   安装比较简单，解压缩，然后将文件移动至cuda目录即可

   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
   sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
   

3. 查看CuDNN版本

   cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
   

   

测试与常见问题

1. 打开终端进入先前建立的Python环境测试，显示如下是表示安装成功

   

   若报错ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory，说明cuda版本与tensorflow不对应，需要重新安装正确版本的cuda和cudnn

2. pycharm中报错ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory，如下图

   

   需要修改运行配置，如下图的位置填写上

   PYTHONUNBUFFERED=1;LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64;usr/local/lib