> 环境问题是大坑。之前在14.04下怎么配都失败。而在16.04下一次就成功了。
## 环境
* 系统:ubuntu-16.04-desktop-amd64 (Kernel 4.4.0-98-generic)
* GCC:gcc 5.4.0 (系统预装,无改动)
* CUDA:cuda\_8.0.61\_375.26\_linux (9.0无法支持或支持不好)
* CUDNN:cudnn-8.0-linux-x64-v6.0
* 显卡:geforce GTX 1080Ti
* 显卡驱动:NVIDIA-Linux-x86_64-384.98
## 步骤
### 显卡驱动
* 显卡驱动下载
[http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn]()
选择参数如下:
![](https://file.hurray0.com/uploads/menu/71/0eae140b9ff959d431e9d159b3c1aee4.png)
* 显卡驱动安装
直接`bash NVIDIA-Linux-x86_64-384.98.run`。如果提示X报错的话,需要把X关掉,桌面模式需要进入tty:
```
service lightdm stop
init 3
```
安装时选项全部默认即可
* 显卡驱动验证
运行`nvidia-smi`的时候没有出错,而且显卡名字不是Error。![](https://file.hurray0.com/uploads/menu/71/a2d2b2256502f2c9df5f81646f6407d4.png)
### CUDA
* CUDA 8.0下载
一定要下载8.0,不要下载最新的9.0。不然装起来很麻烦。
[https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download]()
* CUDA 8.0安装
bash运行之,提示是否装显卡驱动(accept之后的(第二个)选项)的时候选择n。其他全是默认。
* CUDA 安装验证
在~目录下,进入`NVIDIA_CUDA-8.0_Samples`,可以任性一些例子运行。例如:
![](https://file.hurray0.com/uploads/menu/71/e9bc5e0f3e31e53aa0185edd04f00d8b.png)
### CUDNN
* 下载
[https://developer.nvidia.com/cudnn]()
先登录,填写三四个问题之后,下载。下载版本是v6,不能搞错了。
* 安装
```
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*
cat << EOF >> ~/.bashrc
export export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/cuda/lib64
EOF
```
### TensorFlow
* 下载和安装
```
wget https://ci.tensorflow.org/view/tf-nightly/job/tf-nightly-linux/TF_BUILD_IS_OPT=OPT,TF_BUILD_IS_PIP=PIP,TF_BUILD_PYTHON_VERSION=PYTHON2,label=gpu-linux/42/artifact/pip_test/whl/tf_nightly_gpu-1.head-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install tf_nightly_gpu-1.head-cp27-none-linux_x86_64.whl
```
* 验证
……以后补充吧
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