Ubuntu18.04LTS 安装CUDA9.0 + CUDDN7 for CUDA9 + Tensorflow+CONDA

本文详细介绍了CUDA 9.0和CuDNN的安装过程,包括环境变量设置及Nvidia显卡驱动安装。此外,还提供了Tensorflow GPU版的安装方法,并解决了安装过程中可能出现的问题。

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一: CUDA+CUDDN:

开始我装了CUDA9.1,后来发现tensorflow只支持CUDA到9.0

于是我又用.run方式安装了CUDA9.0(两者共存方法),和对应的CUDDN

把下载的几个run文件拖到终端里即可完成cuda安装,提示安装显卡驱动的时候选no,其他默认。

最后sudo gedit ~/.zshrc

添加如下内容:

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

 

进入CUDDN的安装路径

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

Nvidia显卡驱动安装(必须在CUDA安装完成后,否则会报错,开不开机)

$ sudo ubuntu-drivers autoinstall

 

 

二:Tensorflow

pip install tensorflow-gpu==1.8即可, 但由于网速原因,下载的时候会报一堆错, 所以我复制它下载的地址, 打开WIN10系统将它下载到本地,然后在pip install ...成功安装。

import tensorflow的时候又报了一堆错, 在网上查来查去发现这个命令可以解决:

sudo rm -rf ~/.nv/

测试是否安装成功:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print sess.run(hello)
结果:Hello, TensorFlow!`

这样一来,原来我cuddn样本也能运行了!(其实是我是先从这搜的问题:

CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

)

一切都完美解决了!

 

三:CONDA

正常安装后,需要在zsh中配置一下环境变量:

export PATH=/home/destiny/anaconda3/bin:$PATH

之后就可以用conda pip 命令了!

 

 

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