[ このチュートリアルは古いので、ここに移動してください] ** [ ubuntu16.04 CUDAをインストール**]（http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/74171047）
[ このチュートリアルは古いので、ここに移動してください] ** [ ubuntu16.04 install CUDA **]（http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/74171047）
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[11.09.2016 更新、ソースを更新した後、アップグレード）
**[11.07.2016 考えられるエラーを更新する] **
[10.16.2016 更新]
ubuntu 16.04 python 2.7 cuda7.5/Cuda8.0 tensorflow-gpu
最近、深層学習の枠組みに合わせていますが、1週間後にようやく合わせました。途中で迂回がn回ありました。
インストールを以下に紹介します。
1- > : 準備オーケー：
sshserverのインストール：ubuntuにはデフォルトでsshserverがなく、sshclient sudo apt-get install openssh-serveropenssh-clientのみがあります
ソースを設定するには、ダウンロード速度が速いため、中国国内のソースを使用するのが最適です。 【国内情報源紹介】（http://blog.csdn.net/bleachswh/article/details/51423585）
使用するソースを/etc/apt/sources.listファイルの先頭に追加するだけです。
次に、sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
インストールの依存関係sudoapt-get install python-pip sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
sudo apt-get install git vim sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
2- >: nvidiaドライバーをインストールします。
ここで約3。4日過ごしました。穴をあけたくありません。主な問題は、ドライバーをインストールした後、ログインインターフェイスでスタックし、入力できないことです。最後に、誰かがSecury Bootをオフにするように言っているのを見て、それから入る前にオフにしました。
ブラックリストにnouveauを追加するsudovim / etc / modprobe.d / blacklist.confファイルの最後にブラックリストnouveauを追加します
コンピューターを再起動します
Ctrl + Alt + F1を押して、コマンドラインインターフェイスに入ります。sudoservicelightdm stop sudo rm /tmp/.X0-lock（このファイルを削除します。既存のファイルがない場合は、エラーが報告されます）
Sudo apt-get remove --purge nvidia- * sudo rm /etc/X11/xorg.cong sudo apt-add-repository ppa：graphics-drivers / ppa -y sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia- 367 nvidia-settings nvidia-prime sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev sudo ldconfig -n sudo update-initramfs -u
コンピュータを再起動すると、インターフェイスに入ることができます。入ることができない場合は、BIOS起動ページに入り、ブート（またはセキュリティ）でセキュリティBOOTを見つけて、無効にします。
ビュードライバーnvidia-smiはグラフィックカード情報を出力します
3- > CUDA8.0をインストールします
公式ウェブサイトからCUDA8.0.runファイルをダウンロードします
cuda7.5のコンパイルにはgcc-4.7g ++-4.7が必要であり、Ubuntuのデフォルトはバージョン5.4であるため、バージョンをダウングレードする必要があります。cuda8.0がsudo apt-get installをダウングレードする必要がない場合は、gcc-4.7 g ++-4.7 sudo update-alternatives --install / usr / bin / gcc gcc /usr/bin/gcc-4.7 10 sudo update-alternatives --install / usr / bin / g ++ g ++ /usr/bin/g++-4.7 10 10は優先度を表し、優先度が高い
CUDA7.5をインストールすると、インストール中に移植されていない構成のプロンプトが表示されます。気にしないでください。また、グラフィックカードドライバーをインストールしてnを選択するかどうかを尋ねられます。
chmod +x cuda7* sudo ./cuda7*
CUDA環境を構成します〜$ sudovim.bashrcファイルの最後にexportPATH = / usr / local / cuda / binを追加します。$ PATH export LD_LIBRARY_PATH = / usr / local / cuda / lib64：$ LD_LIBRARY_PATH保存して終了し、実行します。source.bashrc
テスト
cd /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery make sudo ./deviceQueryもう一度テストして、誰も試さないでください：cd ../../5_Simulations/nbody/ make Execute：./ nbody -benchmark -numbodies = 256000-デバイス= 0
4- > cudnn4.0をインストールします。cudnn5.1をインストールします（公式のtensorflow0.10.0はcuda7.5およびcudnn5.1でコンパイルされます）
5- > bazelをインストールします（tensorflowをインストールするためにソースコードをコンパイルする予定がない場合は、bazelをインストールする必要はありません。ここでは、ソースコードを使用してtensorflowをインストールしません。）
bazelをインストールするには、java8 $ sudo add-apt-repository ppa：webupd8team / java $ sudo apt-get update $ sudo apt-get installoracle-java8-installerをインストールする必要があります。
bazel $ echo "deb [arch = amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt安定版jdk1.8"をインストールします| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/bazel.list $ curl https： //storage.googleapis.com/bazel-apt/doc/apt-key.pub.gpg | sudo apt-key add- $ sudo apt-get update && sudo apt-get install bazel $ sudo apt-get upgrade bazel
bazelコマンドは、ワークスペースフォルダーまたはそのサブフォルダーで機能する必要があります
6- > tensorflowをインストールします
または、githubにアクセスして対応するバージョンをダウンロードし、pipinstallファイル名を使用します。
次に、tensorflowをインポートしてテストできます
7- > 考えられるエラー：
エラーメッセージ：
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