ubuntu16.04でTensorflowをインストールする方法
1、 gccがシステムにインストールされているかどうかを確認します###
sudo gcc --version
システムにgccがインストールされていない場合、コマンドが見つかりませんというプロンプトが表示されます。この時点で最初にgccをインストールします。
sudo apt-get build-dep gcc
コマンドapt-getbuild-dep（packagename）は、関連するコンパイル環境をインストールすることを意味します。
sudo apt-get install build-essential
2、 Verify the System has the Correct Kernel Headers and Development Packages Installed
The kernel headers and development packages for the currently running kernel can be installed with:
( uname -r)
3、 cuda takeit 9.0をダウンロードします（バージョン9.2は使用できません）###
debバージョン、16.04ローカルバージョンをダウンロードすることに注意してください。
The CUDA Toolkit can be installed using either of two different installation mechanisms: distribution-specific packages (RPM and Deb packages), or a distribution-independent package (runfile packages). The distribution-independent package has the advantage of working across a wider set of Linux distributions, but does not update the distribution's native package management system. The distribution-specific packages interface with the distribution's native package management system. It is recommended to use the distribution-specific packages, where possible.
4、 nouveauドライバーをオフにする###
Create a file at /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf with the following contents:
blacklist nouveau options nouveau modeset=0
コマンドラインで実行できます
sudo sh -c 'echo "blacklist nouveau" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf'
sudo sh -c 'echo "options nouveau modeset=0" >> /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf'
Regenerate the kernel initramfs:
$ sudo update-initramfs -u
$ sudo reboot
コマンドを使用する
lsmod | grep nouveau
出力がない場合、シャットダウンは成功しています
5、 Install repository meta-data
216以外のマシンの場合は、再起動後に共有フォルダーを再マウントします
sudo mount -t cifs -o username=ai,password=fs95536! //172.19.62.216/download216 /home/ai/download216
$ sudo dpkg -i cuda-repo-
たとえば、
$ sudo dpkg -i /home/ai/download216/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb
6、 Installing the CUDA public GPG key
When installing using the local repo:
$ sudo apt-key add /var/cuda-repo-
たとえば、ここにあります
sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub
7、 Update the Apt repository cache
$ sudo apt-get update
8、 Install CUDA
$ sudo apt-get install cuda-libraries-9-0
9、 cudaドライバーをインストールする###
ドライバのインストールに必要となる可能性のある依存パッケージ
sudo apt-get update
sudo apt-get install dkms build-essential linux-headers-generic gcc-multilib
ドライバをインストールする
$sudo chmod u+x /home/ai/download216/NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run
$sudo /home/ai/download216/NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run --dkms -s
次の警告は無視できます
WARNING: nvidia-installer was forced to guess the X library path '/usr/lib' and X module path '/usr/lib/xorg/modules'; these paths were not queryable from the system. If X fails to find the NVIDIA X driver module, please install the pkg-config utility and the X.Org SDK/development package for your distribution and reinstall the driver.
インストール後にドライバーをテストします
nvidia-smi
情報が出力されればインストールは成功です
システムを再起動せずにテストできます
システムを再起動します#####
216以外のマシンの場合は、再起動後に共有フォルダーを再マウントします
sudo mount -t cifs -o username=ai,password=fs95536! //172.19.62.216/download216 /home/ai/download216
10、 Environment Setup
The PATH variable needs to include /usr/local/cuda-9.0/bin
To add this path to the PATH variable:
{ PATH:+:${PATH}}
In addition, when using the runfile installation method, the LD_LIBRARY_PATH variable needs to contain /usr/local/cuda-9.0/lib64 on a 64-bit system, or /usr/local/cuda-9.0/lib on a 32-bit system
To change the environment variables for 64-bit operating systems:
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64
{ LD_LIBRARY_PATH}}
11、 cudaパッチをインストールする###
216以外のマシンの場合、以下のコードのダウンロードをdownload216に変更する必要があります。
sudo dpkg -i /home/ai/download216/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /home/ai/download216/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update-2_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /home/ai/download216/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-cublas-performance-update-3_1.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /home/ai/download216/cuda-repo-ubuntu1604-9-0-176-local-patch-4_1.0-1_amd64.deb
12、 cudnn ###をインストールします
.solitairetheme8のインストールパッケージを解凍します。サフィックスが付いたパッケージはすべてのLinuxプラットフォームです
216以外のマシンの場合、以下のコードのダウンロードをdownload216に変更する必要があります。
cp /home/ai/download216/cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz
Copy the following files into the CUDA Toolkit directory.
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include
sudo chmod a + r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h（この文には必要ありません）
》sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudnn
13、 libcupti-devライブラリをインストールします###
sudo apt-get install cuda-command-line-tools-9-0
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/extras/CUPTI/lib64
14、 anacoda ###をインストールします
sudo bash /home/ai/download216/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
ソースを更新
source ~/.bashrc
condaを最新バージョンにアップグレードする
sudo chown -R ai:ai /home/ai/anaconda3
conda update -n base conda
インストールパッケージを最新バージョンにアップグレードします
conda update --all
15、 特定のバージョンのPython ###を実行するために、tensorflowというconda環境を作成します
conda create -n tensorflow pip python=3.5
16、 conda環境をアクティブにします###
source activate tensorflow
17、 TensorFlow ###をインストールします
pip install --ignore-installed --upgrade [https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.6.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl]（https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.6.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl）（ネットワークの問題のため、この方法はお勧めしません）
推奨：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpupip install ipykernel
conda install jupyter notebook
18、 jupyterノートブックのリモートログインを構成する###
jupyter notebook --generate-config
$ jupyter notebook password Enter password: **** Verify password: **** [NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /home/ai/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
jupyter_notebook_config.pyで次の行を見つけ、コメントを外して変更します。
c.NotebookApp.ip = '*' c.NotebookApp.password = u'sha：ce ... / home / ai / .jupyter / jupyter_notebook_config.json'c.NotebookApp.open_browser = Falsec.NotebookApp.portのコンテンツ= 8888＃自分でポートを指定でき、アクセス時にポートを使用します
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