Ubuntu18.04完美搭建Tensorflow-GPU1.8
0.导语
这是18年的最后一个工作日，为了这篇文章耗费了半天的时间来琢磨！
关于文章更新，后面不能保证每天一篇了，因为要放假回家了，哈哈！
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今天这篇文章主要讲的是，我将我自己的系统全部删除掉，然后装上一个单系统，Ubuntu18.04！
然后在Ubuntu上搭建深度学习环境！
本次搭建环境，主要是在Ubuntu18.04版本，关于Centos系统搭建深度学习环境昨天也尝试了，驱动与cuda都装成功了！但可惜电脑莫名的启动不了了，然后就换成这次的Ubuntu了，总结了一下，发现Ubuntu比Centos简单了很多！
有时需要对自己狠一点，不留后路，就像这次换系统一样，全部卸载掉，只保留一个单Linux系统，让自己在Linux上重燃激情与活力，不断磨炼自己的学习毅力与能力！
1.驱动
1.1 检查
配置深度学习GPU环境之前，首先了解一下自己的GPU是否是CUDA-capable！
代码语言：javascript复制lspci | grep -i nvidia
输入上述命令，会看到如下输出：
如果有，则支持，否则不支持！
1.2 禁驱动
不管是centos还是ubuntu系统，系统都会自带nouveau驱动，而这个驱动会影响后面的cuda安装，不当操作会出现黑屏现象！
现在来查看一下nouveau设备有没有，输入下面命令，如果有输出，则说明这个驱动正在加载！
代码语言：javascript复制lsmod|grep nouveau
我们接下来需要做的工作就是禁用这个驱动！
编辑blacklist.conf配置文件
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
尾部追加：
代码语言：javascript复制blacklist nouveau
options nouveau modeset=0
更新配置文件
代码语言：javascript复制sudo update-initramfs -u
再次查看驱动是否被加载
代码语言：javascript复制lsmod | grep nouveau
上述这个操作不能彻底禁用nouveau，则移除nouveau.ko与nouveau.ko.org文件即可！
如下操作：
代码语言：javascript复制cd /lib/modules/4.15.0-29-generic/kernel/drivers/gpu/drm/nouveau
sudo rm -rf nouveau.ko
sudo rm -rf nouveau.ko.org
上述4.15.0-29不一定一致，这里直接tab补全就可以了，然后其他的同上！
随后，在做更新
代码语言：javascript复制sudo update-initramfs -u
再检查
代码语言：javascript复制lsmod | grep nouveau
如果还是有输出，则重启即可，否则没有输出，表示禁用成功！
1.3 安装nvidia驱动
上述原装驱动卸载后，开始装nvidia驱动！
- 卸载原有nvidia驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia-*
- 安装驱动
有两种方式安装：
第一种方式，直接打开“软件和更新”，然后找到附加驱动，直接选择nvidia驱动安装即可，但是不幸的是网速比较慢，容易出错，所以不建议这种方式安装，我第一次瞎搞，就这样搞，是不行的！
第二种方式，也是我建议的方式：
首先确定自己所需要安装的驱动版本：
代码语言：javascript复制ubuntu-drivers devices
会看到：
代码语言：javascript复制driver : nvidia-340 - distro non-free
driver : nvidia-driver-390 - distro non-free recommended
driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro free builtin
然后来安装驱动，一般看第二行，我们看到有个英文单词recommended，表示建议安装驱动！
代码语言：javascript复制sudo apt-get install nvidia-driver-390
上述一键安装即可，安装完后，测试：
代码语言：javascript复制nvidia-smi
输出：
若显示如上表，则表示驱动nvidia安装成功！
2.Cuda
2.1 版本
关于版本，我选择Cuda9.0!
下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1704&target_type=runfilelocal
进入上述下载地址后，我们发现选择的Ubuntu系统支持到17.04，我当时也纳闷了，没有18.04，那怎么搞呢？
想了半天不管了，最后果然，没得影响，所以直接按照我下面勾选的下载安装即可，不用纠结！
2.2 安装
输入下面命令，进行安装：
代码语言：javascript复制sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
中间会提示是否为NVIDIA安装，由于前面安装过了，所以选择no，其余默认即可，安装过程，如果修改了安装路径，请记住，后面配置需要用到！
2.3 环境变量
配置环境变量
代码语言：javascript复制sudo gedit /etc/profile
尾部追加
代码语言：javascript复制export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64$LD_LIBRARY_PATH
上述保存后，然后重启电脑！
2.4 测试Cuda
依次输入下面命令
代码语言：javascript复制cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery
sudo make
./deviceQuery
如果显示GPU相应信息，则成功！
如下图所示：
额外的库文件安装
代码语言：javascript复制sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
2.5 动态链接
编辑~/.bashrc文件
代码语言：javascript复制vi ~/.bashrc
尾部追加
代码语言：javascript复制export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH: :${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH: :${LD_LIBRARY_PATH}}
打开环境配置文件
代码语言：javascript复制sudo gedit /etc/profile
尾部追加
代码语言：javascript复制export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
创建链接文件
代码语言：javascript复制sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
添加
代码语言：javascript复制/usr/local/cuda/lib64
执行生效
代码语言：javascript复制sudo ldconfig
3.CudNN
3.1 版本
代码语言：javascript复制cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz
下载地址：
https://developer.nvidia.com/cudnn
需要注册！
3.2 安装
解压并安装
代码语言：javascript复制tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.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
更新链接
代码语言：javascript复制cd /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod r libcudnn.so.7.0.3 # 自己查看.so的版本
sudo ln -sf libcudnn.so.7.0.3. libcudnn.so.7
sudo ln -sf libcudnn.so.7 libcudnn.so
sudo ldconfig
4.Anaconda3
4.1 版本
版本为：
Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
下载地址：
https://repo.continuum.io/archive/
这个5.2.0有bug!建议改为5.3以上！
4.2 安装
代码语言：javascript复制bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
一直选择默认，回车就行！
中间的一个安装注意点：是否选择添加环境变量到~/.bashrc,选择是就可以了！
最后执行
代码语言：javascript复制source ~/.bashrc
4.3 测试
输入python
显示上述Anaconda，则表示安装成功！可以看看conda命令是否可以使用！
5.Tensorflow-GPU
5.1 版本
版本：tensorflow-gpu-1.8
5.2 安装
直接输入:
代码语言：javascript复制conda install tensorflow-gpu==.
最后发现，直接输入pip就可以了，所以上述换成：
代码语言：javascript复制pip install tensorflow-gpu==.
两者区别是，cond安装会更新包，pip则不会！
6.测试
依次输入如下命令：
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],name='a')
b = tf.constant([3.0,4.0,5.0],name='b')
c = a b
sess = tf.Session()
print(sess.run(c))
测试结果如下图：
看到[4. 6. 8.]，并看到自己的GPU设备，测试成功！
但是发现了一个小的bug，上面导包的时候有个警告，这个可以忽略不计，但是为了追求完美，最后的解决方案是：重装h5py即可！
上图这个警告是h5py与numpy不兼容，我卸载后，然后重装，警告解决！
重装解决如下图：
导包后，没警告了，很完美！哈哈，终于安装完毕！
7.总结
由于cuda8.0以上不支持gcc5.0以上，所以要保证自己电脑的gcc与g 版本！将这两个进行降级，有关解决问题方案，网上很多，如果安装过程碰到可以留言，也可以谷歌！
希望通过本文，大家可以对深度学习环境有个更深刻的认识，并且深入了解Ubuntu系统的操作！
