Ubuntu 16.04 安装GPU版TensorFlow教程

"tensorflow安装文档.pdf" 在安装TensorFlow时，特别是GPU版本，需要遵循一系列步骤，因为这涉及到多个依赖项的安装，包括NVIDIA驱动、CUDA工具包和cuDNN库。以下是一个详细的安装指南： 1. **安装NVIDIA驱动**： 在安装TensorFlow GPU版之前，首先确保拥有一个兼容的NVIDIA显卡，并安装相应的驱动。在Ubuntu 16.04上，可以先检查当前系统是否已经安装了nouveau驱动，如果存在则需要禁用，因为nouveau与NVIDIA驱动冲突。通过`lsmod | grep nouveau`命令来检查。禁用nouveau的方法是在配置文件中添加黑名单条目，然后更新initramfs和grub。安装NVIDIA驱动时，需要根据系统识别出的显卡型号选择合适的驱动版本，例如`nvidia-384`。 2. **验证NVIDIA驱动安装**： 安装完成后，运行`sudo nvidia-smi`命令来检查驱动是否正确安装并能正常工作。如果显示驱动信息，说明安装成功。 3. **安装CUDA**： CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的软件开发平台。在安装CUDA之前，确保系统已经装有GCC编译器，可以通过`gcc --version`检查。同时，需要验证系统是否有内核头文件和package development包，可以使用`uname -r`命令。然后，更新系统源，安装CUDA工具包。安装时，务必确保安装的CUDA版本与NVIDIA驱动和TensorFlow支持的版本相匹配。 4. **安装cuDNN**： cuDNN是CUDA加速的深度神经网络库，对于TensorFlow来说是必需的。安装cuDNN也需要与CUDA版本匹配。通常，可以从NVIDIA官方网站下载cuDNN的压缩包，解压后将包含的库文件复制到系统的相应目录。 5. **设置环境变量**： 安装CUDA和cuDNN后，需要在`.bashrc`或`.bash_profile`文件中添加环境变量，使系统能够找到这些库。例如，添加`export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH`和`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH`。 6. **安装TensorFlow-GPU**： 最后，使用pip安装TensorFlow的GPU版本。确保pip是最新的，然后运行`pip install tensorflow-gpu`。安装完成后，可以写一个小的Python脚本来测试TensorFlow是否能正确识别并使用GPU。 7. **问题排查**： 在安装过程中可能会遇到各种问题，如驱动安装失败、CUDA库找不到等。遇到问题时，查阅官方文档，检查日志，或在线搜索解决方案通常是有效的解决办法。 请注意，上述步骤是基于Ubuntu 16.04的，对于其他Linux发行版，安装过程可能略有不同。此外，安装TensorFlow的CPU版本则无需NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN，只需要确保Python环境和pip配置正确即可。在进行任何系统级别的更改前，建议备份重要数据，以防意外情况发生。