折騰了兩天系統(tǒng)安裝和配置，簡單的記錄一下。

1.Ubuntu16.04安裝

1)先去官網(wǎng)找到對應(yīng)的版本，我這里安裝的是Ubuntu16.04 ltx版本，下載地址為：https://www.ubuntu.com/desktop。

2)下載好后，找一個U盤，用ultroiso制作啟動盤，具體辦法百度google網(wǎng)上一大堆。

3)關(guān)機，重啟，按F12或者del進入bios設(shè)置boot順序，我電腦是f12進入，開機的時候會有閃過，注意看一下或者網(wǎng)上查。把U盤設(shè)置為第一順序。

4)然后就選擇install Ubuntu。后面有不同是安裝方式，比如擦除硬盤安裝Ubuntu或者雙系統(tǒng)之類的，我是直接Erase disk and install Ubuntu。

5)之后設(shè)置用戶名密碼之類，然后就是等。到最后下載abobe-flash的時候很慢，用了網(wǎng)上的方法，拔掉網(wǎng)線，過了會兒就裝好了。然后就可以看到全新的Ubuntu系統(tǒng)。

2.GTX1060驅(qū)動安裝

先根據(jù)對應(yīng)的GPU下載對應(yīng)的驅(qū)動版本，下載地址為http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us

在我電腦上Ubuntu下載的速度很慢，所以先在win下用迅雷下好了，然后拷貝到了U盤里，放在home或者downloads目錄下都行。

方法可以參照這里：https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA，但是不用完全安裝步驟走。

我的方法是，1)ctrl+alt+f1到命令行環(huán)境，然后輸入用戶名和密碼登錄

2)sudo /etc/init.d/lightdm stop關(guān)閉界面環(huán)境

3)cd到放驅(qū)動文件的目錄，運行sudo sh driver-name.sh，然后一路安裝下去

4)sudo /etc/init.d/lightdm restart重新啟動界面環(huán)境

5)終端輸入nvidia-smi看安裝結(jié)果

這樣就安裝成功了。

(裝好的第二天某次死機了，我強關(guān)電腦重啟后，出現(xiàn)了登錄界面循環(huán)的問題，在小伙伴的建議下又重新裝了一邊顯卡驅(qū)動就好了，這是后話)

(以下三部分參考了博客：http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52302164)

3.CUDA安裝

CUDA的安裝文件也是win下下好的，通過U盤拷到了linux下。下載地址為：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

安裝步驟為：

1)cd到文件目錄

2)sh CUDA-NAME.run --override

3)啟動安裝程序，一直按空格到最后，輸入accept接受條款

輸入n不安裝nvidia圖像驅(qū)動，之前已經(jīng)安裝過了 (這里注意)

輸入y安裝cuda 8.0工具

回車確認(rèn)cuda默認(rèn)安裝路徑：/usr/local/cuda-8.0

輸入y用sudo權(quán)限運行安裝，輸入密碼

輸入y或者n安裝或者不安裝指向/usr/local/cuda的符號鏈接

輸入y安裝CUDA 8.0 Samples，以便后面測試

回車確認(rèn)CUDA 8.0 Samples默認(rèn)安裝路徑：/home/用戶名目錄，該安裝路徑測試完可以刪除

4.cudnn安裝

終端輸入

1)cd 到放安裝文件的目錄 (也是提取下好的)

2)解壓在下載目錄下產(chǎn)生一個cuda目錄

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

cd cuda/include/

sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 復(fù)制頭文件

cd ../lib64 打開lib64目錄

sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ 復(fù)制庫文件

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda/lib64/libcudnn*給所有用戶增加這些文件的讀權(quán)限

5.建立軟鏈接

1)終端輸入

cd /usr/local/cuda/lib64/

sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5

sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5

sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so

2)設(shè)置環(huán)境變量(不然找不到CUDA文件，重要)

終端輸入sudo gedit /etc/profile

在末尾加入

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

export PATH

保存后，創(chuàng)建鏈接文件

sudo vim /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf

按a進入插入模式，增加下面一行

/usr/local/cuda/lib64

按esc退出插入模式，按:wq保存退出

最后在終端輸入sudo ldconfig使鏈接生效

6.cuda samples測試

打開CUDA 8.0 Samples默認(rèn)安裝路徑，終端輸入

cd /home/用戶名/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples

sudo make all -j4 (4核)

出現(xiàn)“unsupported GNU version! gcc versions later than 5.3 are not supported!”的錯誤，這是由于GCC版本過高，在終端輸入

(源博客出現(xiàn)了這個問題，在我安裝的時候并沒有出現(xiàn))

cd /usr/local/cuda-8.0/include

sudo cp host_config.h host_config.h.bak

sudo gedit host_config.h

ctrl+f尋找有“5.3”的地方，只有一處，如下

# if __GNUC__ > 5 || (__GNUC__ == 5 && __GNUC_MINOR__ > 3)

#error -- unsupported GNU version! gcc versions later than 5.3 are not supported!

將兩個5改成6，即

#if __GNUC__ > 6 || (__GNUC__ == 6 && __GNUC_MINOR__ > 3)

保存退出，繼續(xù)在終端輸入

cd /home/用戶名/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples

sudo make all -j4 (4核)

完成后繼續(xù)向終端輸入

cd bin/x86_64/linux/release

./deviceQuery

完成之后出現(xiàn)如下圖所示，表示成功安裝cuda

(這是源博客的圖)

7.安裝pip

cd wget --no-check-certificate https://bootstrap.pypa.io/ez_setup.py sudo python ez_setup.py --insecure wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py sudo python get-pip.py

9.Tensorflow安裝

tensorflow有四種安裝方式,

1)pip安裝

2)Virtualenv installation

3)Anaconda installation

4)Docker installation

或者從源代碼編譯安裝，我因為要用anaconda，所以選用了anaconda安裝方式

官網(wǎng)的安裝指導(dǎo)看這里：https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#anaconda-installation，網(wǎng)上也可以找到很多中文教程。大致步驟為：先安裝anaconda2或者3，cd到目錄下的envs目錄，用conda指令創(chuàng)建一個tensorflow虛擬環(huán)境，然后source activate tensorflow，用pip下載安裝。

然后可以在tensorflow環(huán)境下用conda指令安裝ipython和jupyter

$ source activate tensorflow

(tensorflow)$ conda install ipython

(tensorflow)$ conda install jupyter

以后可以輸入jupyter notebook，在jupyter里用tensorflow

每次啟動都需要先source activate tensorflow，結(jié)束的時候deactivate tensorflow。

這次裝完后后來出過一次問題，輸入import tensorflow后，輸出no module namad tensorflow，沒找到解決辦法，我重裝了一下好了。

要是想在pycharm下用tensorflow的話，參考上一篇博客。

太晚了，急著睡覺，寫的有點粗略。。。。。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的不安装cudnn可不可以_Ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+cudnn8.0+tensorflow安装的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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