Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0环境搭建

软件版本说明：我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0，Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本，所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0。如果想使用TensorFlow1.3.0，就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了。

软件下载地址：CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

cuDNN：https://developer.nvidia.com/cudnn

1.Ubuntu16.04安装TensorFlow的CPU版本:

(1)首先安装pip：

　　打开终端，输入命令：sudo
apt-get install python-pip python-dev

(2)然后安装tensorflow:

　　pip
install tensorflow

2.Ubuntu16.04安装TensorFlow的CPU版本:

(1)安装NVIDIA显卡驱（提前下载好）：

　　安装NVIDIA显卡驱,首先需要禁用自带的
nouveau
nvidia驱动:sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，并且在文件中添加：

　　　　blacklist nouveau　　　　options nouveau modeset=0

　　然后再更新一次：sudo update-initramfs -u
，修改后需要重启系统。重启后，确认下Nouveau已经被禁用，使用命令：
lsmod | grep nouveau

　　同时需要结束x-window的服务，否则驱动将无法正常安装，命令：sudo service lightdm stop

　　然后切换到终端：Ctrl+Alt+F1

　　安装驱动：

　　1. cd /home/用户名/  

　　2. sudo sh ./NVIDIA*.run 

 　然后重启X-Window： sudo service lightdm start

   Ctrl+Alt+F7进入图形界面，检查驱动是否安装成功：nvidia-smi 

(2)gcc降级：

ubuntu的gcc编译器是5.4.0，因为cuda8.0不支持5.0以上的编译器，所以需要把编译器版本降到4.9

(3)安装CUDA：

在终端依次输入：

cd  /home/用户名/cuda安装包路径下

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb

sudo apt-get update

sudo apt-get install cuda

(4)安装CUDNN:

在终端依次输入：

cd  /home/用户名/Desktop/cudnn安装包路径下                   

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.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*

这里，安装完成之后需要配置环境变量。

(5)安装其他库：

在Tensorflow官网上，根据提示安装。

(6)安装Bazel依赖:

因为是使用tensorflow源码编译/安装，所以需要使用 bazel build：https://www.bazel.io/versions/master/docs/install.html

按照Bazel官网提供的说明进行安装，安装完成之后需要配置环境变量。

(7)安装tensorflow（GPU版）：

pip install tensorflow-gpu

巴特西

Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7+TensorFlow1.2.0环境搭建

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