Ubuntu18.4+cuda9+cudnn7.3+tensorflow用pycharm运行

Ubuntu18.4+cuda9+cudnn7.3+tensorflow用pycharm运行

实验室电脑不支持cuda，于是乎打算在笔记本上搭建一个tensorflow GPU的环境，结果不停的踩坑，坑到我怀疑人生。现在cuda最新版本是10.0，别以为新版本就好，千万不能装这个，目前tensorflow1.11 也只支持9.0。别问我怎么知道的，一把辛酸泪。网上资料很多，但是我这个相对比较方便，适合小白入门。

更新：

刚刚检查了一下tensorflow1.11.0版本，发现更适合cuDNN7.2，下载7.2比7.3更好。

1、获取root权限

在安装之前，先得取得用户权限，后面一些插件或者文件修改可能需要root权限

sudo passwd root  #直接设置root密码，获得用户权限

如下：
Enter new UNIX password: (输入密码）
Retype new UNIX password: (输入密码）
passwd: password updated successfully

su root  #输入密码，进入root模式

提示：
Password: (输入root密码）
然后点击回车（密码正常不显示，输入后直接回车即可），终端前的账户会变为root@ubunt
注意，先退出root模式再进行后面的安装，不然安装位置是/root下的位置，而不是默认/usr下的位置。root下安装和设置路径都和普通模式有区别，总之先普通模式下安装，在装不上软件或者改不了数据时才用root。

2、安装支持环境

1. 安装支撑环境JDK8（安装pycharm也需要这个）：
   依次执行以下几条：

sudo apt-get install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sudo apt-get update
sudo apt-get install oracle-java8-installer

安装过程中会跳出Oracle license对话框，选择接受就是了。
安装完成后，运行"java -version"或者"javac -version"查看是否安装成功。如果得到类似如下的输出，表明安装成功了。普通安装不成功，就在root模式下装。
java version 1.8.0181

2. 安装bazel（cuda需要）
   在包资源中增加Bazel的发布源

echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list
curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

安装和更新Bazel

sudo apt-get update 
sudo apt-get install bazel
sudo apt-get upgrade baze

3.安装NVIDIA

可以用命令

ubuntu-drivers devices  # 查看推荐的驱动版本

选择合适驱动。注意安装显卡驱动版本需要比cuda9.0默认的384高。
方法一：直接用代码安装NVIDIA

sudo apt-get install nvidia-driver-390   # 我的推荐版本是390，根据自己的推荐版本来
nvidia-smi  # 测试是否安装成功。出现显卡信息即表示成功

方法二：找到软件更新器（推荐）
在软件菜单找到软件更新器——设置——附加驱动——NVIDIA最新驱动——应用更改。

后面安装cuda和cudnn时，最好把下载的文件都放在一个文件夹里面，方便操作。

4、安装cuda9.0

1. 在官网下载cuda9.0，同时还有4个补丁，一起下载，我下载的是run格式。18.4可以用16.4的版本。
   （https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive）
   

2. 由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，故手动安装gcc-6与g++ -6：

sudo apt-get install gcc-6 g++-6

3. 之后切换至/usr/bin目录修改符号链接，使GCC 6成为默认使用版本：

cd /usr/binsudo rm gccsudo ln -s gcc-6 gccsudo rm g++sudo ln -s g++-6 g++

4. 安装：
   找到下载的cuda文件，在该目录进行操作，为CUDA 9.0安装包赋予运行权限并运行之：

    sudo chmod 775 cuda_9.0.176_384.81_linux.run
    sudo  sh  cuda_9.0.176_384.81_linux.run # 安装cuda9.0
    sudo  sh  cuda_9.0.176_1_linux.run   # 安装补丁1，同样方法安装安装补丁2,3,4,

注意：安装时会出现介绍信息，如果出现很多信息，按q退出介绍，进行安装。
第一个问accept，除了询问是否安装NVIDIA-384这个选项（一般是第二或第三个问）选择n，其他选项y，或者回车
默认安装目录为：:/usr/local/cuda-9.0/
5. 环境变量设置

sudo gedit ~/.bashrc  # 注意在root和非root环境下打开的bashrc不一样

添加环境变量，可以直接复制粘贴在文件的最后，注意格式一定要和我一样，我之前输的是其他形式的，不能用。

exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/bin
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.0

让环境变量立即生效

   source ~/.bashrc 

通过echo命令测试一下：

echo $PATH  # 显示当前环境变量

5. 测试是否安装正确

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
    sudo make
    ./deviceQuery
 
    cd ../bandwidthTest
    sudo make
    ./bandwidthTest

结果为Result = PASS 则安装正确。
注意，千万别用 nvcc -v 进行检查，明明已经安装好了，还一直报错。

5、安装cudnn

1. 在官网上下载cudnn7.3.1版本
   下载
   注意：需要注册才能下
   
2. 安装cudnn
   解压，然后输入

sudo nautilus   # 只有在这个模式下才能进行所有文件的复制粘贴

直接找到cudnn解压之后的文件cuda，里面有两个文件夹，直接合并到/usr/local/cuda-9.0/里面去。
ok，安装成功。

6、安装pycharm及tensorflow运行

1. 安装pycharm方法自己百度
   注意 sh格式安装的，root下安装和非root下安装不通用。
2. 安装tensorflow
   直接命令安装：

sudo pip3 install --upgrade pip
sudo apt-get install python3-pip python3-dev
pip3 install tensorflow-gpu

3. 运行pycharm
   测试代码：

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('hello, Tensorflow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello)

然后一般都会报错：

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file...

我之前一直以为是没安装成功，或者是cuda路径没对，重装了一次系统也没解决，最后百度了很久才发现，linux系统下pycharm需要设置路径：
打开pycham run->Edit Configurations；设置环境变量（Enviroment variables）：LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64（注意自己cuda安裝的路径）
现在在运行就不会报错了

4. 补充
   环境变量设置好以后，还是报错，可以试一下一下代码，添加软路径：

sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcublas.so.9.1 /usr/lib/libcublas.so.9.1
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcusolver.so.9.1 /usr/lib/libcusolver.so.9.1
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcudart.so.9.1 /usr/lib/libcudart.so.9.1
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcudnn.so.7 /usr/lib/libcudnn.so.7
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcufft.so.9.1 /usr/lib/libcufft.so.9.1
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1/lib64/libcurand.so.9.1 /usr/lib/libcurand.so.9.1

好了，大功告成，为了安装这个花了我两三天时间，第一次装了cuda10，第二次在nvcc -v处被坑，第三次在设置环境变量和pycharm路径处被坑，以为没装对，一共重装了三次系统，特意写出来，让大家少被坑。