如何在 ubuntu 16.04 上安装 Tensorflow GPU答案

【问题标题】：How to install Tensorflow GPU on ubuntu 16.04如何在 ubuntu 16.04 上安装 Tensorflow GPU
【发布时间】：2018-07-05 07:50:14
【问题描述】：

我正在使用带有 Tesla K80 GPU 和 Ubuntu 16.04 LTS 的 AWS P2 gpu 实例。为 CPU 安装 Tensorflow 很简单：

pip install tensorflow

但是为 GPU 安装 Tensorflow 不起作用：

pip install tensorflow-gpu

【问题讨论】：

“不起作用”是什么意思？

标签： ubuntu tensorflow nvidia

【解决方案1】：

安装 Nvidia 驱动程序：

sudo apt-get remove nvidia* && sudo apt autoremove  
sudo reboot  # you will have to wait till reboot completes
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-key adv --fetch-keys http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub
sudo dpkg -i ./cuda-repo-ubuntu1604_9.0.176-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda-9-0

以下代码应向您显示有关您的 gpu 的详细信息

nvidia-smi

如果您看到有关 GPU 的详细信息，请继续执行以下命令

wget https://s3.amazonaws.com/open-source-william-falcon/cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz  
sudo tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz  
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*
export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
source ~/.bashrc

确保卸载之前的 TensorFlow。然后激活您的虚拟环境并在其中安装 tensorflow_gpu。如果你没有虚拟环境（你应该），下面的代码会帮助你：

sudo pip install virtualenv
mkdir ~/virtualenv #creating a folder to store all your virtual env
cd ~/virtualenv/
virtualenv -p python3 venv1 #creates venv1 with new python installed on your ubuntu
source venv1/bin/activate #activates your venv
pip uninstall tensorflow
pip uninstall tensorflow-gpu
pip install jupyter # coz i like jupyter
pip install tensorflow-gpu

现在让我们测试一下 Tensorflow-gpu 是否工作

python
import tensorflow as tf   
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #if no error received, its working
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices() #this will show all CPU's and GPU's on your system

耶！！

【讨论】：

我明白了：tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 无法 dlopen 库 'libcudart.so.10.0'; dlerror：libcudart.so.10.0：无法打开共享对象文件：没有这样的文件或目录； LD_LIBRARY_PATH: :/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64

【解决方案2】：

自动安装所有推荐的 ubuntu 驱动（包括 nvidia 驱动）：

sudo apt-get purge nvidia*     
sudo ubuntu-drivers autoinstall

系统将要求您设置密码以验证安装是否为正版。设置密码后，重新启动计算机。然后不要以正常模式启动，进入MOK模式并输入该密码作为密钥。重新启动（重新启动）后，通过以下方式检查驱动程序是否安装成功：

nvidia-smi

然后安装 Anaconda link 它将处理一切。

【讨论】：