1.安裝環(huán)境簡(jiǎn)介:

硬件:

1. cpu：i7 6700k
2. gpu：gtx 1070
3. 內(nèi)存：32g

系統(tǒng):Ubuntu 14.04

• 安裝在一塊移動(dòng)硬盤(pán)上_{為啥不裝雙系統(tǒng)呢?不爽}！移動(dòng)硬盤(pán)上裝Ubuntu的一個(gè)坑是裝之前需要確認(rèn)你的盤(pán)是否是4k對(duì)齊。你不確認(rèn)也行，反正它死活都不讓你裝~。
• 系統(tǒng)語(yǔ)言選的是English，不推薦中文，在shell里面輸入中文路徑是一件萬(wàn)分不爽的事兒。
• 環(huán)境就這樣，很純潔

注意:此時(shí)我的顯示屏連接線是連在主板上的，因?yàn)橄到y(tǒng)剛裝好gpu還沒(méi)有驅(qū)動(dòng)。

正式安裝之前請(qǐng)先看一下cuda開(kāi)發(fā)庫(kù)的支持信息。Ubuntu14.04裝完不用干啥，滿足要求。

cuda8安裝環(huán)境支持對(duì)照表

2.裝顯卡驅(qū)動(dòng)

恩，雖然我一直以官方文檔為準(zhǔn)。但是裝這個(gè)驅(qū)動(dòng)，算了，還是參考先驅(qū)的經(jīng)驗(yàn)吧。以下三個(gè)鏈接，第一個(gè)鏈接是官網(wǎng)的文檔，我主要參考第二個(gè)和第三個(gè)。

(1)https://docs.nvidia.com/deploy/driver-persistence/index.html
(2)http://wxhp.org/ubuntu-install-nvidia-official-drivers.html
(3)http://wiki.ubuntu.org.cn/NVIDIA

• 參照第二個(gè)鏈接安裝過(guò)程中出現(xiàn)提示說(shuō)：將要安裝程序?yàn)?2位，將不安裝任何東西balalala...（-_- || 嚇?biāo)缹殞毩耍还芰死^續(xù)吧）。安裝過(guò)程一路yes，沒(méi)有碰見(jiàn)說(shuō)要從網(wǎng)上下載modules的那個(gè)提示，所以就沒(méi)有選no。安裝完了之后，pa~提示：kernel Error ...balabala....（|_| 感覺(jué)世界沒(méi)有愛(ài)了，花了那么長(zhǎng)時(shí)間換來(lái)的就是全特么是error）。
• 安裝完了，sudo start lightdm（心如死灰），輸入登錄密碼，果然~_{還是跳回了登錄界面。谷歌ubuntu輸入密碼返回登錄界面，按照排名靠前的幾個(gè)解決方案看了看，完全沒(méi)什么卵用，因?yàn)槲业奈募?quán)限和所屬用戶、用戶組都是正確的。好吧，，，還是去查看啟動(dòng)日志吧}
• 查看cat ~/.xsession-errors，錯(cuò)誤提示說(shuō)：gnome session 啟動(dòng)失敗。這是什么鬼提示嘛，還是沒(méi)什么卵用。只知道gnome這個(gè)東西沒(méi)起來(lái)。捋一捋系統(tǒng)啟動(dòng)流程，想到gnome是個(gè)桌面管理程序，既然我在其他run level里面能夠成功使用賬戶名密碼登錄，說(shuō)明起碼系統(tǒng)沒(méi)壞，在這個(gè)gnome程序里面卻進(jìn)不去，是不是gnome在啟動(dòng)什么東西的時(shí)候失敗了，聯(lián)想到我之前卸了舊驅(qū)動(dòng)，裝了顯卡新驅(qū)動(dòng)，而且我把顯示器的HDMI插頭接到了主機(jī)的主板上，不是顯卡上的HDMI接口。OK，猜想：是不是gnome想要啟動(dòng)顯示器，但是呢系統(tǒng)現(xiàn)在默認(rèn)使用的gragphic是NVIDIA，我卻把HDMI插頭接口放在了intel集成顯卡的接口上，而intel集成顯卡又沒(méi)啟用，所以失敗了。。。死馬當(dāng)活馬醫(yī)，關(guān)機(jī)，換到NVIDIA插口上，啟動(dòng)，輸入密碼~~~~艾瑪，進(jìn)去了。
• 在換插口前我還運(yùn)行了兩條命令
  sudo apt-get --purge remove nvidia-* sudo apt-get --purge remove xserver-xorg-video-nouveau
  這兩條命令運(yùn)行完之后，我還是沒(méi)法登錄進(jìn)系統(tǒng)。我粗略看了下執(zhí)行是顯示的內(nèi)容，貌似沒(méi)有卸載啥東西。所以就不知道我運(yùn)行的這兩條命令將來(lái)會(huì)產(chǎn)生什么影響，反正現(xiàn)在是進(jìn)系統(tǒng)了，下一步準(zhǔn)備安裝cuda7.5和cuDnn。
  2016.10.08

3.安裝cuda7.5(可跳過(guò)此部分，這是本安裝記錄的舊版本)

環(huán)境檢查（給予Ubuntu，其他系統(tǒng)環(huán)境查看這里的說(shuō)明）

檢查系統(tǒng)是否有相關(guān)環(huán)境.png

2016年11月19日

• 一個(gè)多月過(guò)去了，之前驅(qū)動(dòng)裝完就放下了。剛開(kāi)始其實(shí)不用一定非得要裝gpu版本的，在虛擬機(jī)里面裝了個(gè)cpu版本的做做實(shí)驗(yàn)也OK。看了一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的論文，做了些實(shí)驗(yàn)后，現(xiàn)在覺(jué)得虛擬機(jī)不夠用了。這才回來(lái)安裝GPU版本的tensorflow。

• 一個(gè)多月，tensorflow官網(wǎng)已經(jīng)默認(rèn)支持最新的cuda toolkit 8.0，而且window平臺(tái)也開(kāi)始逐步支持了。廢話不多說(shuō)，開(kāi)始吧～

4.安裝cuda8.0

此部分內(nèi)容與第三步同樣是按照官網(wǎng)的教程使用的。官網(wǎng)文檔請(qǐng)走這里。

官方文檔里面包含九個(gè)章節(jié)，分別是：

1. 引入
2. 裝前檢查，確定依賴環(huán)境等
3. 安裝包管理
4. 安裝文件
5. 交叉平臺(tái)安裝（目前只支持Ubuntu）
6. 安裝后注意事項(xiàng)
7. 高級(jí)設(shè)置
8. 常見(jiàn)問(wèn)題
9. 其他注意事項(xiàng)

黑體部分為本安裝記錄會(huì)涉及到的，其他部分如有需要自取。

1. 裝前檢查，確定依賴環(huán)境等
   相關(guān)命令:

lspci | grep -i nvidia 
uname -m && cat /etc/*release
gcc --version
uname -r
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

檢查系統(tǒng)是否有相關(guān)環(huán)境

1.1 安裝與內(nèi)核版本一致的相關(guān)包
相關(guān)命令:sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)

安裝與內(nèi)核版本一致的相關(guān)包

ps: 參考官方文檔的2.1～2.4 , 2.7節(jié)

4.安裝文件
安裝文件可選方式有兩種，一種是distribution-specific packages安裝包，一種是distribution-independent package。有啥區(qū)別呢?就是后一種是.sh結(jié)尾的文件，可以在一些不常用的Linux平臺(tái)上安裝，但是包管理器可能不支持更新升級(jí)，安裝起來(lái)也比較麻煩。前一種可以通過(guò)包管理器本地安裝或在線安裝，安裝升級(jí)方便。在官網(wǎng)下載的時(shí)候就能看到下載包的區(qū)別，如下圖所示,第一個(gè)runfile個(gè)人不建議下載安裝。下載第二個(gè)安裝。

cuda安裝包選擇

下載好后改變bash路徑到cuda-repo-<distro><version><architecture>.deb文件所在的目錄，然后依次執(zhí)行如下命令

sudo dpkg -i cuda-repo-<distro>_<version>_<architecture>.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

一切都很順溜~～注意第一條命令不要直接復(fù)制就運(yùn)行了，替換成你下載的文件名。
ps: 參考官方文檔的2.5,3.6節(jié)

6.安裝后注意事項(xiàng)
6.1 把路徑/usr/local/cuda-8.0/bin加到環(huán)境變量中去。
在/etc/profile 文件的末尾加了如下語(yǔ)句:
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
保存后別忘了source /etc/profile一下。
6.2 安裝cuda的測(cè)試腳本
cuda-install-samples-8.0.sh <dir> <dir>為一個(gè)當(dāng)前用戶具有讀寫(xiě)權(quán)限的目錄，我運(yùn)行的命令如下:cuda-install-samples-8.0.sh ~
看一下當(dāng)前目錄，多了個(gè)NVIDIA_CUDA-8.0_Samples的文件夾

查看Samples

6.3 編譯例子程序測(cè)試是否安裝成功
把當(dāng)前目錄切換到剛才那個(gè)目錄文件下
cd ~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples
再執(zhí)行命令
make
嘩啦嘩啦~好多輸出。這時(shí)候你再開(kāi)一個(gè)shell窗口，切換到目錄~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release
看看文件數(shù)量是不是在增長(zhǎng)，可以通過(guò)如下命令統(tǒng)計(jì)當(dāng)前目錄文件數(shù)量ll | wc -l。我編譯完成后一共是160個(gè)文件。

文件計(jì)數(shù)

6.4 運(yùn)行編譯后的二進(jìn)制文件

• 切換到目錄~/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/bin/x86_64/linux/release下，運(yùn)行如下腳本./deviceQuery。運(yùn)行結(jié)果什么呢?失敗_{反正我安裝完后執(zhí)行這個(gè)腳本是失敗了,失敗的界面沒(méi)截圖}~我就不重現(xiàn)它了。
  我沒(méi)有急著卸載重裝，回想所有安裝步驟都沒(méi)問(wèn)題，于是有了終極解決方案:重啟~～。對(duì)，沒(méi)看錯(cuò)就是重啟_{重啟一下運(yùn)行剛才這個(gè)命令會(huì)出現(xiàn)如下所示界面，恭喜你成功了}

cuda安裝測(cè)試

• 再運(yùn)行一個(gè)測(cè)試腳本``

第二個(gè)測(cè)試

PS：出錯(cuò)的時(shí)候網(wǎng)上查了下，有人說(shuō)不要使用deb的文件安裝。但是一想畢竟按照官方文檔一步一步下來(lái)沒(méi)有錯(cuò)，我也不想再折騰。開(kāi)始想看一下是不是源碼有問(wèn)題，粗略看了下，好像沒(méi)啥問(wèn)題(其實(shí)是看不懂)，重啟就是死馬當(dāng)活馬醫(yī)~

ps: 本節(jié)參考了原文的6.1.1 , 6.2.1 , 6.2.2.2 和 6.2.2.3小節(jié)。

5.安裝cuDNN v5.1

這個(gè)最簡(jiǎn)單，按照tensorflow官網(wǎng)的教程來(lái)就行，不用按照cuDnn的文檔來(lái)。

1. 下載cudnn
   https://developer.nvidia.com/cudnn
2. 把壓縮文件解壓到cuda toolkit的安裝目錄，默認(rèn)是/usr/local/cuda。首先把當(dāng)前目錄切換到/usr/local/cuda，然后運(yùn)行如下相關(guān)命令:

tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1-ga.tgz
sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

6.tensorflow安裝方式

我基本上所有方式都嘗試過(guò)了，這次我選擇anaconda的安裝方式。

1. anaconda官網(wǎng)下載:https://www.continuum.io/downloads
   我選的是python3.5 64位的Linux版本
   下載好后，用命令bash bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh裝就好了。
   中間要你輸入enter就敲一下回車(chē)，遇到more的時(shí)候就按空格鍵，遇到選yes或no，統(tǒng)統(tǒng)選yes就好。
   裝完之后，記得要么重啟一下，要么shell里面運(yùn)行source ～/.bashrc就好。然后輸入which python看一下路徑中是不是包含在anaconda的安裝目錄，是就對(duì)了。

python

哦對(duì)了，你會(huì)發(fā)現(xiàn)如果你運(yùn)行sudo python的時(shí)候，還是用的系統(tǒng)自帶的python。解決辦法嘛可以重建默認(rèn)python的軟連接到anaconda里面的python。也可以編輯/etc/profile，把a(bǔ)naconda的bin目錄加到path里面去。

參考

2.安裝tensorflow
直接上命令清單，一行一行運(yùn)行就好。有特殊需求找官網(wǎng)去。

conda create -n tensorflow python=3.5
source activate tensorflow
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0rc0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

注意最后一行和官網(wǎng)不一樣，官網(wǎng)是pip3 install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL。它用的是pip3，我沒(méi)裝上，換成pip就好。細(xì)心的話會(huì)發(fā)先不是python2.x采用pip么?你裝的python3.5怎么用pip呢?我也，不知道，反正就是裝上了~python的庫(kù)基本上都支持python3了，估計(jì)也沒(méi)必要搞個(gè)pip3了。

7. 運(yùn)行點(diǎn)代碼試試

輸入圖片中紅色框住的或指向的就行，其他的忽略。目的就是計(jì)算一個(gè)e的5次方。

例子

8. 其他

shell窗口使用的是terminator，窗口多開(kāi)，調(diào)節(jié)大小挺方便的。
git+pycharm+anaconda+jupyter
關(guān)于pycharm設(shè)置什么遠(yuǎn)程調(diào)試啊，代碼部署啊什么的，如果有需要，回頭再寫(xiě)。

完事兒~～