Ubuntu 16.04配置TensorFlow-GPU1.6.0全攻略

"Ubuntu 16.04×86_64系统下配置TensorFlow-GPU 1.6.0的详细步骤，包括环境检查、CUDA 9.0与cuDNN 7.0的安装、环境变量配置及TensorFlow-GPU的安装与测试。" 在Ubuntu 16.04×86_64系统上配置TensorFlow-GPU 1.6.0的环境，首先需要确保拥有一个NVIDIA GeForce GTX 1080Ti显卡，并且已经安装了相应的驱动。你可以通过运行`nvidia-smi`命令来检查显卡型号和驱动状态。如果未安装驱动，应通过NVIDIA官方网站获取并安装。 接下来，需要确认你的显卡是否支持CUDA 9.0。在NVIDIA官网查看GPU的兼容性列表，确保硬件兼容。然后，下载并安装CUDA 9.0。安装过程中，注意添加CUDA到PATH环境变量中，以便系统可以识别。同时，还要确保已安装了`libcupti-dev`库，它是CUDA Profiling Tools Interface (CUPTI)的一部分，对于TensorFlow的性能分析非常重要。 cuDNN 7.0是加速深度学习计算的关键库，它是针对深度神经网络（DNN）的基础操作进行优化的GPU加速库。下载cuDNN并解压缩，将头文件和库文件复制到CUDA安装目录下的相应子目录。同样，更新系统路径以包含cuDNN库。 在安装CUDA和cuDNN之后，需要将Python版本升级到与TensorFlow 1.6.0兼容的版本，通常推荐使用Python 3.x。安装pip并升级，因为pip是安装Python包的工具，对于TensorFlow-GPU的安装至关重要。 接下来，通过pip安装TensorFlow-GPU 1.6.0。使用命令`pip install tensorflow-gpu==1.6.0`。安装完成后，编写简单的Python脚本来测试TensorFlow-GPU是否成功导入并运行： ```python import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) ``` 如果一切顺利，脚本会显示GPU已被成功分配用于计算。 最后，可能会遇到一些常见的问题，比如驱动不兼容、CUDA或cuDNN版本错误、Python环境问题等。这些问题可以通过查阅官方文档、更新驱动或重新安装相应组件来解决。记住，每次安装新组件后都要进行测试，以确保环境的稳定性。 这个教程适用于Ubuntu 16.04×86_64系统、NVIDIA GeForce GTX 1080Ti显卡、CUDA 9.0、cuDNN 7.0和TensorFlow-GPU 1.6.0的组合，但其核心思路也可以应用于相似的配置环境。对于其他CUDA和cuDNN版本，以及不同的GPU型号，配置步骤可能略有不同。