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笔记本型号:联想Y500
CPU : Intel® Core™ i7-3630QM CPU @ 2.40GHz × 8
内存:7.7 GiB
显卡:GeForce GT 750M/PCIe/SSE2
系统版本:ubuntu 14.04 LTS 64bit
我的安装流程如下所示。
- 准备
首先确保你的系统是ubuntu14.04,而且一切都是正常的,如果有问题就重装吧,长痛不如短痛。
需要准备以下几个安装包:
(1)NVIDIA显卡驱动包
我用的是375版本的,我试了一下382,是通过图形界面的系统设置安装的,会进入循环登录,进不去桌面,所以学乖了,用命令行安装官网上下载好的NVIDIA-375驱动包。
(2)CUDA8.0驱动包
进入到下载的网页之后,你可能找不到CUDA8.0,这时候你按着下面的步骤走就可以了
打开网页之后,点绿色的Release Notes,点右上角的蓝色的older,然后点绿色的CUDA Toolkit 8.0 GA2[Feb 2017],然后选择适合你的选项,最后的Installer Type建议选择runfile[local]
(3)cuDDN5.1安装包
打开网页需要你注册一个NVIDIA developer的账号,登录之后,同意他们的声明就可以下载,下载cuDNN v5.1 (Jan 20, 2017), for CUDA 8.0就可以了。
2.安装
(1)安装NVIDIA显卡驱动
按Ctrl + Alt +F1切换到控制台,关闭图形环境
卸载原有NVIDIA驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*
sudo init 3
sudo rm -r /tmp/.X*
sudo service lightdm stop
sudo sh 你的显卡驱动包.run
sudo service lightdm start
查看是否安装正确:
cat /proc/driver/nvidia/version
(2)安装CUDA8.0
sudo chmod 777 cuda_8.0.44_linux.run
sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
然后根据提示就可以安装了,安装驱动的那一行可以不用安装了
之后加入配置
sudo vim /etc/profile
添加以下内容(cuda-8.0可能不对,我的是需要改为cuda)
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
使环境变量生效
source /etc/profile
测试:在新终端打开
nvidia-smi
(3)把GCC版本降到5.0以下,一般这里不用更改
(4)安装cuDDN5.1
首先解压cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-8.0/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn*
中间根据自己的路径进行修改
(5)安装TensorFlow
我的python是3.4版本,所以下载对应的whl文件然后安装
sudo pip3 install tensorflow_gpu-1.2.1-cp34-cp34m-linux_x86_64.whl
(6)检查是否安装好
import tensorflow as tf
hello=tf.constant('Hello, TensorFlow')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
可能出现的问题及解决方案:
以后补充
遇到这个问题
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
cudaGetDeviceCount returned 30
-> unknown error
Result = FAIL
执行以下命令
sudo update-alternatives –config x86_64-linux-gnu_gl_conf
然后选 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mesa/ld.so.conf
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