深度学习框架安装（cuda8+cudnn6）

逃离我推掉我的手 2022-06-04 09:59 229阅读 0赞

做深度算法相关研究，一个好的GPU加上CUDA框架必不可少。但是网上纷繁复杂的CUDA教程很是复杂，我在经过各种尝试后找到了一个比较好的方法，因为很多教程的步骤不仅复杂，而且经常出现无法正常开机（其实就是显卡驱动没装好），所以很多新手最大的困难不是如何运用神经网络，而是装好一个运行环境。希望大家看完后不要再为装框架花去多余的时间，我已将相关文件分享到百度云，链接在[这里][Link 1]。首先你需要装一个ubuntu系统，这个比较简单就不说了，去官网下载稳定版本（也就是偶数版本）安装即可。

## 1 安装CUDA框架 ##

安装好ubuntu后，你首先需要做的是更新系统，按住Ctrl+Alt+t，打开终端，然后键入以下命令：

sudo apt-get update
    sudo apt-get upgrade

一旦装上CUDA和显卡驱动，更新系统内核就会出现问题，所以提前更新系统很重要。

然后cd到你下载的.deb的CUDA安装包文件夹目录下，如果菜鸟的话就直接在文件夹下右键然后选择在终端打开，输入以下命令：

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb

然后等待运行完毕，然后键入：

sudo apt-get install cuda

然后需要将CUDA路径添加到系统环境变量中，终端下输入：

sudo gedit /etc/profile

在文件末尾直接复制添加如下文字：

CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0
    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

然后保存退出，在终端中输入如下命令来更新变量：

source /etc/profile

这样CUDA就安装完成了，如果想要测试就在终端输入：

nvcc -V

如果你能看到相应信息，说明CUDA已经配置成功

## 2 cuDNN库加速 ##

在很多的框架中，比如Tensorflow以及使用TF作为后端的更高层框架Keras，如果你需要使用GPU加速，cuDNN必不可少，我也放在网盘里面，是对应CUDA8.0的6.0版本，大家直接提取到当前目录下，然后进入解压的目录，键入如下命令复制文件：

sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
    sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/

到此cuDNN也安装完成，步骤很简单。

## 3 安装深度学习框架并测试 ##

在这里我用现在最热门的框架Tensorflow作为示例，首先安装pip（Python2默认是pip，Python3常常用pip3表示）：

sudo apt-get install python-pip
    sudo apt-get install python3-pip

上面第一条是Python2的命令，下面是Python3的命令，大家按需使用。然后输入下面命令安装Python程序包：

sudo pip install -U --pre setuptools wheel
    sudo pip install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image
    sudo pip install -U --pre tensorflow-gpu

如果是Python3，则将上面的pip改为pip3即可，身在国内会发现上面命令速度会很慢，想要加快速度的话，请参照这个[这里][Link 2]使用国内镜像进行安装。

安装完毕后，在终端中输入python（同样的，如果你用的python3请输入python3），然后输入：

import tensorflow  
没有报错说明你已经可以正常使用了！

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问题：

ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

解决:  
因为cuda的路径可能设置错了

sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64

你这个问题是由于你安装CUDNN的时候吧cudnn放在了`/usr/local/cuda/lib64`目录下，而没有放在`/usr/local/cuda8.0/lib64`目录下。有部分攻略在安装CUDA8.0会在～/.bashrc中声明`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}`， 即为CUDA库函数地址。但这个路径是错误的，改成`export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}`，就不会出现以上错误了。

[Link 1]: https://pan.baidu.com/s/1eSCPxpo#list/path=/
[Link 2]: http://www.cnblogs.com/microman/p/6107879.html