由于自己攢了個主機，第一次安裝GPU版本的tensorflow，mark一下。

說明一下，本篇上接《Ubuntu16.04LTS下搭建強化學習環境gym、tensorflow》這篇文章，只不過修改了第四步（安裝tensorflow）。

說一下環境的版本：

系統：Ubuntu 16.04.3

顯卡：gtx 1080（索泰 至尊Plus OC）

CUDA 9.0

cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0

tensorflow 1.6.0 for python 3.5.4

步驟如下：

1.安裝顯卡驅動

sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-367 sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev

??? 重啟一下，使驅動生效，并使用以下命令測試驅動是否安裝成功。

nvidia-smi

2.安裝CUDA

??? 官網鏈接，在這里下載好CUDA后，使用以下命令安裝。

sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local-rc_9.0.103-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local-rc/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda??? 修改環境變量并使其生效。 export PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

??? 這時，顯卡驅動可能會被覆蓋，重啟一下萬無一失。

3.安裝cuDNN

????官網鏈接，在這里下載好cuDNN，使用以下命令安裝。

tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ -d sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

4.安裝tensorflow

??? 先激活gymlab

source activate gymlab

??? 安裝python3-pip和python3-dev

sudo apt-get install python3-pip python3-dev??? 由于我想安裝最新版本的支持python3.5的tensorflow1.6.0，然后我嘗試使用以下命令進行安裝。 sudo pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-1.6.0-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl

??? 報錯了，404 not found，說明沒有這個源，所以我又使用了以下命令進行安裝。

pip3 install tensorflow-gpu??? 這次沒報錯，而且下載的正是最新版的1.6.0，也正是支持python3.5的。難不成這條命令會根據本機的python版本來下載最新版本的tensorflow？這個問題待定。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Ubuntu16.04下CUDA 9.0 + cuDNN v7.0 + tensorflow 1.6.0（GPU）环境搭建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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