Ubuntu 16.04下GTX 1070Ti GPU的TensorFlow-GPU环境部署教程

本文档详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统中安装TensorFlow GPU环境，针对一台配备了GTX 1070Ti显卡的计算机。以下是主要步骤： 1. 系统准备： - 安装Ubuntu 16.04操作系统，确保系统基础环境已经就绪。 2. 显卡驱动安装： - 访问NVIDIA官网（<https://www.geforce.cn/drivers>），找到与GTX 1070Ti兼容的显卡驱动，例如384.13版本。 - 下载对应的.run文件，然后进行以下操作： - 卸载旧驱动：`sudo apt-get remove --purge nvidia*` - 禁用nouveau内建驱动，防止与NVIDIA驱动冲突： - 打开`/etc/modprobe.d/blacklist.conf`，添加`blacklist nouveau`和`options nouveau modetest=0`，然后更新内核模块：`sudo update-initramfs -u` - 重启后通过`lsmod | grep nouveau`确认nouveau已禁用。 3. 安装NVIDIA驱动： - 通过命令行界面（Ctrl+Alt+F1）安装驱动： - 服务停止图形界面：`sudo service lightdm stop` - 给.run文件执行权限：`sudo chmod +x *.run` - 以文本模式安装：`sudo ./*.run --no-opengl-files` - 按照提示完成安装过程，当遇到"Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for…"问题时，选择"no"，因为之前已安装过驱动。 4. CUDA和cuDNN安装： - CUDA 9.0可以从NVIDIA开发者下载页面获取（<https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive>），下载针对Ubuntu 16.04的.run文件。 - 运行下载的CUDA安装脚本：`sudo sh *.run` 5. 环境变量配置： - 打开`~/.bashrc`文件，添加以下内容以设置CUDA路径和其他环境变量，便于TensorFlow识别： ``` export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME/lib64 ``` 6. 启动图形界面： - 安装完成后，重新启动图形界面：`sudo service lightdm start` 通过以上步骤，您已经在Ubuntu 16.04系统上成功搭建了TensorFlow GPU环境，可以进行深度学习模型的训练和开发。注意在安装过程中可能需要根据实际硬件和网络状况调整部分步骤，如选择正确的驱动版本和文件下载路径。