下載cuda

目前通過pip安裝的tensorflow只支持cuda9.0，其它版本需要自己編譯或者找別人編譯好的。這里下載cuda9.0，下載鏈接

cuda

下載好后運行

chmod 755 cuda_9.0.176_384.81_linux.run && sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

安裝過程中可以選擇安裝NVIDIA顯卡驅動，如果直接在x service啟動的情況下會報錯，可以通過ctrl+alt+f2進到命令行界面進行安裝，首先運行

sudo /etc/init.d/lightdm stop

然后就可以正常安裝了，安裝好后再運行

sudo /etc/init.d/lightdm start

就可以啟動桌面環(huán)境。

安裝tensorflow

tensorflow可以直接通過pip安裝，推薦用python3，先安裝pip3

sudo apt install python3-dev python3-pip

然后安裝tensorflow

pip install --upgrade tensorflow-gpu

安裝過程問題不大，有缺失的依賴安裝一下就可以了。官方安裝說明文檔地址在這里

測試tensorflow

安裝好之后可以運行以下代碼進行測試

?  ~ python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
python3: Relink `/lib/x86_64-linux-gnu/libudev.so.1' with `/lib/x86_64-linux-gnu/librt.so.1' for IFUNC symbol `clock_gettime'
[1]    15404 segmentation fault (core dumped)  python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

但是這里報了一個錯

timg.jpeg

在官方文檔和網(wǎng)上查了半天，原來是沒有安裝CNDNN，先下載CNDNN，[下載地址](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)

cudnn

將下載好的文件拷貝到/usr/local/cuda-9.0目錄下就可以了，再運行以下測試代碼，之后就成功了。

?  ~ python3 -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"
1.11.0

小結

以上就是在Ubuntu下安裝tensorflow-gpu的簡單方法，官方目前只支持cuda9.0，如果要使用更新的版本需要自己手動編譯，比較復雜，后面有需要再試著編譯，官方說明文檔在這里。