Ubuntu17.10+Cuda9.2+Cudnn7.1+Anaconda+tensorflow 深度学习环境搭建

矫情吗；* 2022-05-23 02:08 179阅读 0赞

机缘巧合之下安装ubuntu17.10过程一堆坑，在帖子中记录一下。

过程中参考以下及若干链接，感谢感谢！！

[https://blog.csdn.net/luoweiyiroy/article/details/79974241][https_blog.csdn.net_luoweiyiroy_article_details_79974241]

[https://askubuntu.com/questions/967332/how-can-i-install-cuda-9-on-ubuntu-17-10][https_askubuntu.com_questions_967332_how-can-i-install-cuda-9-on-ubuntu-17-10]

过程如下：

1 安装驱动

显卡驱动中，拒绝手动，一堆坑。本文中显卡为GTX1080.

软件与更新（全部）-〉 附加驱动 -> nvidia corporation GP104

![70][]

![70 1][]

安装后结果

384版本的驱动

2 安装CUDA

2.0安装之前的一些说明：

1)  **Cuda8.0并不支持17**版本！！！所以这里只能安装Cuda9.0(网上安装8.0的教程其实里面也全是安装的9.0),本文中安装的是uda版本已经是9.2

2) 直接用Linux下载非常慢，推荐使用windows找一个好的地方下载好，u盘转到linux下的home 文件夹

3) 安装之前参考官方安装指导链接（ [https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html）][https_docs.nvidia.com_cuda_cuda-installation-guide-linux_index.html]尤其注意Pre-installation Action部分。

2.1安装之前的准备：

对应于官方文档的，linux版本信息，NVIDIA GPU信息等，参考：

[https://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758][https_blog.csdn.net_u012235003_article_details_54575758]

本节中主要遇到 gcc版本太高的问题及安装过程依赖的包未装问题，解决方法如下：

1 ）安装 gcc-5

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test

sudo apt-get update

sudo apt-get install gcc-5 gcc-5-multilib g++-5 g++-5-multilib

此时  gcc --version发现还是7.2版本，更新系统默认gcc为gcc-5

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 40

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 50

sudo update-alternatives --config gcc

其中 最后数字为优先级，该数字越高优先级越高，40，50的区别

（https://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/142299.htm）

结果如下：

![70 2][]

同样设置g++:

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 50

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 40

sudo update-alternatives --config g++

此时用   gcc --version查看为5.0版本

2） 按装依赖的包

sudo apt-get install g++ freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

3 安装CUDNN

3.1 获取cuda安装  文件

[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads][https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]

这个cuda有两个安装方式：一个是runfile，另一个是deb。   
选择第一个runfile下载。

![70 3][]

**选17.10！！！！！否则下不到合适的安装文件，注意下载下来应该为9.0+版本**

**本文下载的文件为**

本文版本：

cuda_9.2.88_396.26_linux.run

3.2 安装

chmod +x cuda_9.2.88_396.26_linux.run

sudo sh cuda_9.2.88_396.26_linux.run

#上句不成功时尝试如下

sudo sh cuda_9.2.88_396.26_linux.run -override

安装过程， 选项install nvidia accelerated Graphics Driver （驱动需要选  n (NO), 原因已经安好驱动（第一步），系统自带驱动坑略多，其余默认。

3.3. 更改配置件

sudo gedit  ~/.bashrc

添加

export PATH=/usr/local/c uda- **9.2/**bin:$PATH

export LD\_LIBRARY\_PATH=/usr/loca l/cuda- **9.2** /lib64:$LD\_LIBRARY\_PATH

保存

重启ubuntu

3.4 检验cuda是否安装成功

1  [https://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758][https_blog.csdn.net_u012235003_article_details_54575758]

2  来源：  [https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/8410178.html][https_www.cnblogs.com_jiu0821_p_8410178.html]

<table style="border:1px solid #C0C0C0;width:998px;margin:0px;padding:0px;background:none;"> 
 <tbody style="margin:0px;padding:0px;width:auto;background:none;"> 
 <tr style="margin:0px;padding:0px;border-top:0px;width:auto;background:none;"> 
 <td style="padding:3px;border-color:#C0C0C0;border-collapse:collapse;margin:0px;width:35px;color:rgb(175,175,175);background:none;"> 
 <div style="margin:0px;padding:0px .5em;border-width:0px 2px 0px 0px;border-right-style:solid;border-right-color:rgb(108,226,108);text-align:right;width:auto;background:rgb(244,244,244) none;">
 1 
 </div></td> 
 <td style="padding:3px;border-color:#C0C0C0;border-collapse:collapse;margin:0px;width:auto;background:none;"> 
 <div style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;background:none;"> 
 <div style="margin:0px;padding:0px 1em;border:0px;width:auto;background:rgb(244,244,244) none;"> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;background:none;">cuda-</code> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;color:rgb(255,20,147);background:none;">install</code> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;background:none;">-samples-9.0.sh &lt;</code> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;color:rgb(255,20,147);background:none;">dir</code> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;background:none;">&gt;&nbsp; 安装测试程序，&lt;</code> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;color:rgb(255,20,147);background:none;">dir</code> 
 <code style="margin:0px;padding:0px;border:0px;width:auto;background:none;">&gt;是安装目录，自己新建一个即可</code> 
 </div> 
 </div></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

安装好后，<dir>下有个NVIDIA\_CUDA-9.0\_Samples文件夹，cd到这个文件夹里面，执行$sudo make,编译完后，在bin目录或bin目录的子目录的子目录里有编译好的deviceQuery可执行文件，执行这个文件，可以看到下面的输出就说明安装成功了：

![70 4][]

如果执行失败，则是显卡驱动没有装好。

最后再来测试一下CUDA，运行：

可以看到gpu的各种信息。

4 安装cudnn

4.1 下载

1） 版本问题：

CUDA8.0对应的cuDNN版本是5.1，**CUDA9.0对应的cuDNN7.0**。同时，cuDNN可以同时安装在CUDA8.0和9.0中，而cuDNN7.0只能对CUDA9.0及以上适用。

（详细说明：[https://blog.csdn.net/m0\_37638031/article/details/78896818][https_blog.csdn.net_m0_37638031_article_details_78896818]

cuda, cudnn, tensorflow之间版本的对应关系

[https://blog.csdn.net/xccccz/article/details/80385448][https_blog.csdn.net_xccccz_article_details_80385448]

）

2） 下载

官方链接：

[https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download][https_developer.nvidia.com_rdp_cudnn-download]

（下载前需要登录网站，因此需要进行注册）

![70 5][]

本文中版本：

cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz

3) 解压及安装

# 版本信息 cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz

mkdir cuda

mv cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz cuda/

cd cuda/

gunzip cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tgz

tar xvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.1.tar

cd cuda/

cd ..

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

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

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

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

5 安装annaconda

\# python 3.6版本：

wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86\_64.sh

\# python 2.7版本：

https://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-5.0.1-Linux-x86\_64.sh

\#手动下载，链接

[https://repo.continuum.io/archive/][https_repo.continuum.io_archive]

chmod +x Anaconda3-5.0.1-Linux-x86\_64.sh

./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86\_64.sh

提示加入环境变量 输入yes

source ~/.bashrc

6  annaconda 安装teansorflow

\# 通过清华的pip源，用这种方式安装tensorflow-gpu版本速度很快

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --set show\_channel\_urls yes

conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjh\_cio\_testing tensorflow-gpu

7 最终测试

来源：  [https://www.cnblogs.com/lantingg/p/7884283.html][https_www.cnblogs.com_lantingg_p_7884283.html]

我们在ipython中试一下新安装好的Tensorflow:

<table style="margin:0px;padding:0px;border-spacing:0px;border:1px solid #C0C0C0;"> 
 <tbody style="margin:0px;padding:0px;"> 
 <tr style="margin:0px;padding:0px;"> 
 <td style="margin:0px;padding:3px;border-color:#C0C0C0;border-collapse:collapse;"><pre><code>Python 2.7.13 (default, Jan 19 2017, 14:48:08) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. &nbsp; IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -&gt; Introduction and overview of IPython's features. %quickref -&gt; Quick reference. help -&gt; Python's own help system. object? -&gt; Details about 'object', use 'object??' for extra details. &nbsp; In [1]: import tensorflow as tf &nbsp; In [2]: hello = tf.constant('Hello, Tensorflow') &nbsp; In [3]: sess = tf.Session() 2017-09-01 13:32:08.828776: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 1080 major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.835 pciBusID 0000:01:00.0 Total memory: 7.92GiB Free memory: 7.62GiB 2017-09-01 13:32:08.828808: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:976] DMA: 0 2017-09-01 13:32:08.828813: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:986] 0: Y 2017-09-01 13:32:08.828823: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1045] Creating TensorFlow device (/gpu:0) -&gt; (device: 0, name: GeForce GTX 1080, pci bus id: 0000:01:00.0) &nbsp; In [4]: print(sess.run(hello)) Hello, Tensorflow</code></pre></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

[https_blog.csdn.net_luoweiyiroy_article_details_79974241]: https://blog.csdn.net/luoweiyiroy/article/details/79974241
[https_askubuntu.com_questions_967332_how-can-i-install-cuda-9-on-ubuntu-17-10]: https://askubuntu.com/questions/967332/how-can-i-install-cuda-9-on-ubuntu-17-10
[70]: /images/20220523/f57d1c29182b414d89ca972b507bf9e6.png
[70 1]: /images/20220523/4c9ea6e734774638a75f0afe2d422832.png
[https_docs.nvidia.com_cuda_cuda-installation-guide-linux_index.html]: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html%EF%BC%89
[https_blog.csdn.net_u012235003_article_details_54575758]: https://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758
[70 2]: /images/20220523/3d8780de02af451d94db29dd11e84d35.png
[https_developer.nvidia.com_cuda-downloads]: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
[70 3]: /images/20220523/9f0d8176dd93445985bafbbc07be9d1f.png
[https_www.cnblogs.com_jiu0821_p_8410178.html]: https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/8410178.html
[70 4]: /images/20220523/b7a404ee318243d0a08cf71f3c194450.png
[https_blog.csdn.net_m0_37638031_article_details_78896818]: https://blog.csdn.net/m0_37638031/article/details/78896818
[https_blog.csdn.net_xccccz_article_details_80385448]: https://blog.csdn.net/xccccz/article/details/80385448
[https_developer.nvidia.com_rdp_cudnn-download]: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
[70 5]: /images/20220523/d647cc3507434312baa15d820fb95dab.png
[https_repo.continuum.io_archive]: https://repo.continuum.io/archive/
[https_www.cnblogs.com_lantingg_p_7884283.html]: https://www.cnblogs.com/lantingg/p/7884283.html