在Ubuntu 18.04下安装CUDA9.1

date: 2018-7-24
由于有台服务器一直闲置在那里，所以给配了个tensorflow-gpu的环境。电脑用的ubuntu18.04，而到现在为止，官方最新的tensorflow-gpu是不支持cuda9.1的，至于为什么要装9.1，是因为用的ubuntu内置的包，下面简要说下安装的过程：

安装NVIDIA驱动

sudo apt install nvidia-driver-390

安装cuda

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

安装cudnn 7.1

这个是在官网直接下载的，网速不好的话可以在百度云找到相应的文件，然后通过pandownload之类的工具下载。

安装tensorflow

由于官方还不支持cuda9.1，所以找的别人编译好的wheel文件，网上有很多，这里提供个我找的网站，选择相应的即可，MKL是Intel提供的加速工具，到目前为止还不太稳定，如果没安装的话，选择no MKL的包。

任意测试下tensorflow是否安装成功

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)

这是tensorflow目前最新的测试代码。