从Ubuntu 16.04和Cuda 8.0的源安装GPU TensorFlow

　　对于小编我们新世界主机的香港服务器的用户来说，特别对于软件开发的用户来说，买来服务器之后，肯定要对服务器进行一系列的配置，那么对于使用机械学习开发的人来说，相信对于TensorFlow不陌生，那么如何在Linux服务器上安装TensorFlow呢?小编既然都说到了，那就当然给大家介绍安装步骤的了!

　　在本教程中，小编我将从Ubuntu 16.04的源头开始构建最新的TensorFlow流程。TensorFlow现在支持使用Cuda 8.0和CuDNN 5.1，您可以使用其网站中的点更容易的安装。如果要安装到Anaconda环境中，最简单的方法是"安装pip"，并使用pip软件包。

　　(1) 安装所需的软件包

　　按Ctrl + Alt + T打开一个终端，

　　每次使用Shift + Ctrl + V每行一个(不含$)

　　$ sudo apt-get install openjdk-8-jdk git python-dev python3-dev

　　python-numpy python3-numpy python-6 python3-six build-essential

　　python-python3-py python-virtualenv swig python-wheel python3-wheel libcurl3 -dev libcupti-dev

　　(2) 更新并安装Nvidia驱动程序 您还必须安装367(或更高版本)NVidia驱动程序，这可以在更新驱动程序包后从Ubuntu的内置附加驱动程序轻松完成。

　　$ sudo add-apt-repository ppa：graphics-drivers / ppa

　　$ sudo apt更新一旦使用其他驱动程序安装，请重新启动计算机。如果您遇到任何启动linux或登录的麻烦：尝试在您的BIOS中禁用快速和安全启动，并修改您的grub启动选项以启用nomodeset。

　　(3) 安装Nvidia Toolkit 8.0&CudNN 如果不支持GPU，请跳过 从Nvidia网站安装Nvidia Toolkit下载基础安装.run文件。确定你不要安装NVIDIA驱动程序!还要确保选择是来创建到您的cuda目录的符号链接。

　　$ cd~/ Downloads#或目录到你下载的文件

　　$ sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run --override#hold s跳过

　　这将安装cuda到：/ usr / local / cuda 安装CudNN 从Nvidia网站下载CudNN v5.1 for Cuda 8.0，并通过以下方式提取到/ usr / local / cuda：

　　$ tar -xzvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz

　　$ sudo cp cuda / include / cudnn.h / usr / local / cuda / include

　　$ sudo cp cuda / lib64 / libcudnn * / usr / local / cuda / lib64

　　$ sudo chmod a + r /usr/local/cuda/include/cudnn.h / usr / local / cuda / lib64 / libcudnn *然后更新你的bash文件：

　　$ gedit~/ .bashrc这将在文本编辑器中打开您的bash文件，您将滚动到底部并添加以下行： export LD_LIBRARY_PATH ="

　　$ LD_LIBRARY_PATH：/ usr / local / cuda / lib64：/ usr / local / cuda / extras / CUPTI / lib64" 导出CUDA_HOME = / usr / local / cuda 保存并关闭文本文件后，可以返回到原始终端，并键入此命令以重新加载.bashrc文件：

　　$ source~/ .bashrc

　　(4) 安装Bazel 在Bazel 网站上也有说明

　　$ echo"deb [arch = amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8"| sudo tee / etc / apt / sources.list.d / bazel.list

　　$ curl https://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

　　$ sudo apt-get更新

　　$ sudo apt-get install bazel

　　$ sudo apt-get升级bazel

　　(5) 克隆Tensorflow

　　$ cd~

　　$ git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

　　除非你想要绝对的出血边缘，小编我强烈建议你退房到最新的分支，而不是host。 $ cd~/ tensorflow

　　$ git checkout r1.0

　　(6) 配置TensorFlow安装

　　$ cd~/ tensorflow

　　$ ./configure使用默认值，方法是按所有输入，除了： 请指定python的位置。[默认为/ usr / bin / python]： 对于Python 2使用默认值或如果您希望为Python 3构建，请输入：

　　$ /usr/bin/python3.5请输入需要使用的Python库路径。默认是[/usr/local/lib/python2.7/dist-packages]： 对于Python 2，使用默认值或如果要为Python 3构建，请输入：

　　$ /usr/local/lib/python3.5/dist-packages

　　(7) 建立TensorFlow 警告资源密集小编我建议至少有8GB的计算机内存。 如果您想使用GPU支持构建TensorFlow，请输入：

　　$ baze

　　(8) 测试您的安装 关闭所有终端，打开一个新的终端进行测试。还要确保您的终端不在"tensorflow"目录中。

　　$ python3#或python for python 2

　　$ import tensorflow as tf

　　$ sess = tf.InteractiveSession()

　　$ sess.close()

　　至此，关于安装TensorFlow就介绍到这里了，如果还有什么不明确或者不懂的地方，欢迎来到新世界主机咨询了解，详情请咨询Skpey咨询：vpssj.net@hotmail.com， 。小编我们必将竭诚为您服务。