Ubuntu 16.04 深度学习环境搭建（nvidia + cuda + cudnn + tensorflow-gpu）

水深无声 2021-06-11 15:12 386阅读 0赞

环境：Ubuntu16.04 显卡 GTX1060

在网上找了一些安装说明，花了半天把环境搭建好了。

本文有很多借鉴他人的地方，特别需要感谢圆点博士，他的 深度学习环境三步曲 的确很不错

**安装准备**：cuda安装包 cudnn安装包

需要留意的是 nvidia驱动版本、cuda版本、cudnn版本以及tensorflow版本之间的对应关系,否则极有可能会导致运行异常

我的版本搭配是：nvidia-384 + cuda-9.0 + cudnn-7.1 + tensorflow-1.9.0

1、安装nvidia 驱动

（1）禁用Ubuntu自带的默认驱动nouveau

cd /etc/modprobe.d

touch blacklist-nouveau.conf

gedit blacklist-nouveau.conf

在该文件最后增加以下两行

blacklist nouveau  
options nouveau modeset=0

lsmod | grep nouveau 可以用来查看nouveau是否被禁止

（2）重启计算机，Ctrl+Alt+(F1~F6) 进入命令行模式

service lightdm stop关闭图形显示

（3）卸载已有驱动，并安装新的驱动

apt-get autoremove --purge nvidia\*

apt-get install nvidia + tab键，可以在显示结果中选出想要安装的驱动版本

然后重启机器或者直接service lightdm start重启图形界面

输入nvidia-smi可以看到显卡驱动信息

2、安装CUDA和cudnn

（1）下载cuda安装包并安装

到官网下载相应版本的包

![70][]

执行 sudo sh cuda\_\*.run

除了nvidia显卡驱动不装其他都装

安装完成后在/etc/profile中加入以下两行

export PATH=/usr/local/cuda-\*/bin:$PATH  
export LD\_LIBRARY\_PATH=/usr/local/cuda-\*/lib64:$LD\_LIBRARY\_PATH

nvcc –version 可以用来坎cuda是否安装成功

按照以下步骤来检验cuda是否安装成功

第一步：进入目录 /home/lmx/NVIDIA\_CUDA-\*\_Samples/1\_Utilities/deviceQuery  
第二步：进行make进行编译  
第三步：运行编译好的程序 ./deviceQuery

（2）下载cudnn包解压并替换到cuda中

cudnn包解压得到cuda文件夹，执行以下命令替换文件

cp cuda/include/\* /usr/local/cuda-\*/include  
cp cuda/lib64/\* /usr/local/cuda-\*/lib64

3、安装 tensorflow

apt-get install python3-pip python3-dev

pip install tensorflow-gpu

进入python解释器，import tensorflow不报错即安装成功

后续问题还需在使用中发现

[70]: /images/20210516/ec56567c60fa40c8b649a2d8647a55c4.png

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