最近开始想自己做点实际的深度学习项目了，奈何没有GPU啊。找老板配了一台1080Ti的主机，送来预装的是Win10系统。虽然在Win下也可以搞深度学习，但总觉得没有跟上潮流，而且各种软件的安装管理确实也没有Ubuntu下方便，于是装双系统，在Ubuntu环境下搭建CUDA，cuDNN，TensorFlow深度学习环境。
以下是具体步骤记录，防止以后重复造轮子
20190515 Update:
Ubuntu环境下CUDA-cuDNN-TensorFlow安装¶
由于目前TensorFlow只支持CUDA9.0，故安装CUDA9.0+TensorFlow组合，如果安装了太新的CUDA会导致TensorFlow无法import
网上有一些提前编译的适用CUDA9.2的TF whl，但是为了稳定，不尝试
运行.run文件进行安装¶
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run
过程中会有一些选项
You are attempting to install on an unsupported configuration. Do you wish to continue?
(y)es/(n)o [ default is no ]: y
Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 396.26?
(y)es/(n)o/(q)uit: n
Install the CUDA 9.0 Toolkit?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter Toolkit Location
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]:
Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Install the CUDA 9.0 Samples?
(y)es/(n)o/(q)uit: y
Enter CUDA Samples Location
[ default is /home/kinghorn ]: /usr/local/cuda-9.0
一定要注意第二个选项 是否安装 NVIDIA Accelerated Graphics Driver，选择 n 不要安装因为我们已经使用Ubuntu驱动管理安装过显卡驱动了
之后再将剩下的补丁也装上
sudo sh cuda_9.0.176.1_linux.run
设置环境变量¶
$ echo 'export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
# 64位系统
$ echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc # 更新PATH
重启电脑
输入命令
$ nvidia-smi
会显示显卡信息
检查 CUDA 是否安装成功¶
1 检查 cuda-toolkit 是否安装成功
nvcc -V
应该会输出 cuda 版本信息
2 运行 sample
进入 sample 文件夹
make
已知问题：nvcc依赖gcc<6 但是目前系统的gcc版本太高，需要安装低版本gcc并链接
$ sudo ln -s /usr/bin/gcc-4.9 /usr/local/cuda/bin/gcc
$ sudo ln -s /usr/bin/g++-4.9 /usr/local/cuda/bin/g++
一切正常的话，应该编译通过
运行deviceQuery 和 bandwidthTest 程序
安装 cnDNN¶
下载 cnDNN¶
从cnDNN Archive下载对应版本cnDNN
解压文件，将指定文件移动到 CUDA 文件夹并给予权限
$ tar -xzvf 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
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
安装 TensorFlow¶
使用 conda env 安装
切换到相应环境，直接安装
source activate mypython3 # 激活Python环境，如果没有新建虚拟环境可省略此步骤
pip install tensorflow-gpu --ignore-installed --upgrade
由于权限问题，可能需要使用--user选项
pip install tensorflow-gpu --ignore-installed --upgrade --user
已知问题¶
安装cuda的时候，提示 toolkit installation failed using unsupported compiler 这是因为GCC版本不合适
解决的方法 直接在安装命令之后加-override
sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run -override
在 python 中 import tensorflow 提示
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
一般是因为 cuda 版本有问题，比如目前TF只支持CUDA9.0 却安装了CUDA9.2
或是cuda没有添加到PATH中
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64/
如何完全卸载 nvidia driver How can I uninstall a nvidia driver completely ?