tensorflow gpu cuda 版本对应

Ubuntu18.04安装Tensorflow1.8.0（GPU版)

先说一下环境配置：

系统：Ubuntu18.04
GPU: MX110

注意：安装之前一定要先把CUDA和cuDNN的版本搞清楚了，因为CUDA与cuDNN的版本必须要和Tensorflow的版本对应上，否则即使安装成功，最后在python环境里导入tensorflow时也会报错。如下图所示，本文选择的版本是Tensorflow1.8，cuda9.0，cudnn7.0。

一、安装NVIDIA驱动

先完全卸载之前安装的显卡驱动：

ppa源文件卸载：

$ sudo apt-get remove --purge nvidia*

然后再在软件和更新中的附加驱动进行安装

注意cuda对应的显卡版本

二、安装CUDA

1.去官网点击打开链接下载CUDA，需要注册一个账号（上外网登陆下载比较快）

注意：下载runfile（local）文件

2. 下载完成以后，找到CUDA9.0所在位置（我的是放在home目录下），终端输入：.

sudo chmod +x cuda_9.0.176.3_linux.run

       sudo ./cuda_9.0.176.3_linux.run

安装过程中会有几个选项需要确认：
Do you accept the previously read EULA?
accept/decline/quit: accept

Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 367.48?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:

Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y

Install the CUDA 8.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: n

安装cuda时可能会报错是因为gcc未降级：

1. 使用如下命令安装gcc、g++

sudo apt install g++-4.8

sudo apt install gcc-4.8

2.链接gcc、g++实现降级

cd /usr/bin

sudo rm gcc

这里版本号根据你安装的来定，实际情况中可以通过查看/usr/bin目录下gcc的包名字来定

sudo ln -s gcc-4.8 gcc

sudo rm g++

sudo ln -s g++-4.8 g++

查看现有的gcc和g++版本

gcc --version

g++ --version

查看cuda 版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

3. 配置环境

安装完成以后，需要把cuda路径添加到当前用户的配置文件里：

打开bash_profile：

sudo gedit ~/.bash_profile

将安装路径添加到文件末尾：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

保存退出后通过如下命令使环境变量生效：

source ~/.bash_profile

4. 验证

终端输入：nvcc -V

三、安装cuDNN

官网下载cuda对应版本的cudnn点击打开链接

下载完成以后将其解压到Cuda的目录当中，依次执行如下命令：

tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.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*

四、安装 Tensorflow
(1). 安装pip：

pip及对应版本的python安装可以参考此篇博客点击打开链接

sudo apt-get install python-pip python-dev   # for Python 2.7
sudo apt-get install python3-pip python3-dev # for Python 3.n

(2). 利用pip安装Tensorflow：

pip install tensorflow-gpu==1.8.0

五. 测试

1. 进入python，键入以下代码
   import tensorflow as tf

若报错：

重新配置一下环境

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

接着若是报出错误

报错原因：numpy1-17-0版本过高，使用numpy-1.16-0版本即可

卸载

pip uninstall numpy

安装

pip install numpy==1.16.0

接着再重新配置一下环境

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64

接着试验一下

安装成功