這次deepin15.7大更新，特別是深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建屢屢失敗，很是惱火。本次按照下面的步驟做成功了，以下是deepin15.7下安裝tensorflow+cuda9.0+cudnn7的全部流程。

硬件

1.神舟戰(zhàn)神z7-kp7s1，雙顯卡雙硬盤

2.獨顯是gtx1060 6G

系統(tǒng)安裝

1.下載deepin15.7，做成u盤啟動盤，可以參考U盤安裝深度操作系統(tǒng)(Deepin)的方法

2.神舟不好裝系統(tǒng)，為了安裝系統(tǒng)少折騰，關(guān)閉Uefi，磁盤分區(qū)都從gpt轉(zhuǎn)mbr

3.開機f2，第二菜單的第一個，關(guān)閉掉核顯卡(很重要)，具體是什么不記得了，沒截圖

4.保持好設(shè)置，再次開機，按f7，選擇u盤啟動

5.剩下的是裝系統(tǒng)過程，隨意弄，分區(qū)那里注意一些即可，請參與上方的U盤安裝深度操作系統(tǒng)(Deepin)的方法鏈接

初入系統(tǒng)設(shè)置

1.先設(shè)置好源，最好不用默認(rèn)的，這段時間更新的人有點多，我選擇中科院的源，速度不錯

2.更細系統(tǒng)，然后重啟

安裝顯卡驅(qū)動

1.查看顯卡信息

lspci ?| grep -i vga

我的是GeForce GTX 1060

2.去官方網(wǎng)站查詢和下載驅(qū)動

3.禁用nouveau驅(qū)動(這步不知道我生效了沒，因為我已經(jīng)在bios禁用了)

sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf

填入：

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

執(zhí)行如下后，重啟電腦：

sudo update-initramfs -u

重啟后，輸入如下，如果沒有信息出來就表明禁用成功：

lsmod | grep nouveau

4.安裝顯卡驅(qū)動

先關(guān)閉圖像界面

ctrl+alt+f2切換一下，輸入命令關(guān)閉圖像界面：

sudo service lightdm stop

cd 到顯卡驅(qū)動所放目錄：

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-390.77.run

安裝過程中，我是除了大寫的D什么M和是否支持32位是否，其它的都是確定的。

安裝好后重啟電腦，開機后輸入：

nvidia-smi

如圖所示即可，之前用系統(tǒng)自帶的驅(qū)動管理器安裝是沒這個的。

安裝cuda9.0

進入cuda9和cudnn7安裝包的目錄

1.安裝cuda9

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

先按q直接跳過閱讀協(xié)議，然后accept，后面的除了Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 384.81?這樣的選n,其它的有y選y，或者直接回車默認(rèn)，

2.檢查一下環(huán)境變量

gedit ~/.bashr

末尾添加：

#cuda

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

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH

然后source ~/.bashrc一下。

驗證安裝

重新打開一個終端：

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

sudo make

./deviceQuery

有PASS則表示成功：

安裝cudnn7

先解壓安裝包，后復(fù)制到cuda目錄：

tar -zvxf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz

cd cuda

sudo cp -P lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

sudo cp -P include/* /usr/local/cuda/include/

sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

同樣的，添加到環(huán)境變量，內(nèi)容如下：

#cudnn

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

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

安裝Anaconda

先去這里下載Anaconda。

復(fù)制好下載鏈接，然后wget下載 并安裝,安裝過程中默認(rèn)或者y就行了。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

sudo chmod a+x ./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

./Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

source ~/.bashrc

更換國內(nèi)源

1.pip國內(nèi)源

cd ~

mkdir .pip

cd .pip

vim pip.conf

pip.conf填入：

[global]

index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.conda國內(nèi)源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

安裝tensorflow-gpu

conda create -n tensorflow35 python=3.5

source activate tensorflow35

pip install tensorflow-gpu

pip install keras

驗證tensorflow

gedit test.py

填入如下：

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')

sess = tf.Session()

print(sess.run(hello))

a = tf.constant(10)

b = tf.constant(32)

print(sess.run(a+b))

成功打印出Hello, TensorFlow!和42：

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的linux上验证cudnn是否安装成功_deepin15.7中安装tensorflow+cuda9.0+cudnn7的步骤的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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