Ubuntu 16.04下CUDA 9.0+Cudnn 7.0.5+TensorFlow 1.5 GPU安装教程

本文档详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统上安装CUDA 9.0、Cudnn 7.0.5以及TensorFlow 1.5或更高版本的GPU版本。首先，确保电脑满足CUDA安装条件是至关重要的。以下是安装步骤： 1. 检查GPU支持CUDA：通过运行`lspci | grep -invidia`命令，确认你的NVIDIA GPU是否在CUDA官方支持列表内。 2. 验证Linux版本：由于是Ubuntu 16.04，可以直接跳过这一步，因为该版本通常与CUDA兼容。 3. 检查并安装gcc编译器：如果gcc未安装，可以使用`sudo apt-get install gcc`来安装。 4. 确认kernel headers和开发包：通过`uname -r`检查内核版本，然后用`sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)`安装相应的内核头文件和开发包。 接下来是安装NVIDIA驱动： - 卸载旧驱动：如果之前安装失败，使用`sudo apt remove --purge nvidia*`卸载。 - 禁用nouveau驱动：nouveau驱动可能会影响NVIDIA驱动的安装，所以在终端运行相关命令禁用它。首先，在`/etc/modprobe.d`下创建`blacklist-nouveau.conf`文件，写入黑名单规则；然后更新initramfs，确认nouveau已被禁用；如果禁用不成功，可能需要重启并在登录界面选择字符终端模式。 最后，准备好这些环境后，就可以继续安装CUDA 9.0、Cudnn 7.0.5，以及TensorFlow 1.5或更高版本了。安装过程中可能需要配置CUDA Toolkit、设置环境变量、安装Cudnn库，并在TensorFlow的官方指南或社区资源中查找特定版本的安装指南，以确保所有组件都能顺利集成。 本文档提供了一套针对Ubuntu 16.04系统环境的详细步骤，帮助用户正确安装GPU版本的TensorFlow，确保硬件和软件之间的兼容性。在实际操作时，务必严格按照顺序进行，如有任何疑问，建议查阅最新的文档和社区技术支持。