【Linux】GPU运行BERT环境搭建（CUDA9.0，cudnn7.0，tensorflow-gpu1.11.0）

菜鸟选手辛辛苦苦终于做好了环境，以防以后还需要搭建这样的环境，写个备忘

• 目的：为了在服务器Linux系统上运行基于原始tensorflow版本的bert，为了把代码挪到GPU上跑

BERT版本

GitHub上原始代码，因为它主要用的是tensorflow1.11.0，咱们也保持一致，就用这个版本，对应这个版本，需要的CUDA是9.0，cudnn是7.0

先装CUDA9.0

找到官网去下载安装包（https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive），对应系统型号，有三种版本，一种是.run，一种是体积很小的包，一种是完整的包，后面两种都没尝试成功，还是用.run吧。文件很大，复制地址到服务器去下载比较快：

wget -c (下载地址)

然后用管理者模式打开文件，进入管理者模式代码是

su

直接输入文件名运行好像就行，有点忘了
然后按下键浏览安装说明，接下来会问三个方面要不要安装，第一个driven，原先就有的，就不用装了，选no，剩下两个模块，一个toolkit一个sample，都选y，安装。
sample是用来测试CUDA装没装好的一些文件，但我遇到一些什么lib模块没装的问题，反正没用上。
装完之后，就查一下CUDA版本对了没：

nvcc -V
或者
nvidia-smi

这两个显示的版本可能不一样，但是不要紧，后面那个比前面那个版本高就行。
接下来需要改一下环境变量才行，有好几种方式，需要去查一下，我使用的是在一个profile文件里增加几行代码。更新完变量后，CUDA就完成安装啦

cudnn7.0安装

https://developer.nvidia.com/