Ubuntu 16.04 下 TensorFlow-gpu 环境配置与安装

前言

跑深度学习的任务，在GPU下明显会比CPU下加速很多，本文对Ubuntu下 TensorFlow-gpu 运行环境的安装进行介绍。

环境介绍

操作系统：Ubuntu 16.04
CPU: Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz
GPU：NVIDIA GeForce GTX 1070
显卡驱动版本： 384.111
CUDA 版本：9.0
cuDNN 版本：7.0.5.15
TensorFlow 版本：tensorflow-gpu 1.9.0
Python 版本：Python 3.5.2

1. 显卡驱动安装

apt 安装

sudo add-apt-repository -y ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-390

安装结果验证，输入：

nvidia-smi

如果返回显卡相关信息，即表示已经安装成功。

手动安装

手动安装比较麻烦，如果apt安装无问题，则不需要手动安装。手动安装流程如下：

下载安装文件

首先需要安装显卡对应的驱动，前往Nvidia官网：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn ，根据自己的操作系统、显卡信息手动选择对应的选项，然后点击搜索，确认无误后点击下载。

此处下载到的安装文件是：NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run

卸载原有驱动

如果原驱动是用apt-get安装的，卸载命令：

sudo apt-get remove --purge nvidia*

如果原驱动是用runfile安装的，就用–uninstall命令卸载:

sudo chmod +x *.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run --uninstall

禁用nouveau驱动

执行：

lsmod | grep nouveau

如果没有屏幕输出，说明nouveau驱动没有启用，可以忽略以下禁用nouveau步骤。

创建或更新blacklist-nouveau.conf，有的教程中会更新blacklist.conf

sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
or
sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在文本最后添加：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

然后执行：

sudo update-initramfs -u

重新生成 kernel initramfs

重启后，执行：

lsmod | grep nouveau

如果没有屏幕输出，说明禁用nouveau成功。

禁用X-Window服务

执行命令：

sudo service lightdm stop

这会关闭图形界面，按Ctrl-Alt+F1进入命令行界面，输入用户名和密码登录即可。

在命令行输入：sudo service lightdm start，然后按Ctrl-Alt+F7即可恢复到图形界面。

安装下载的驱动文件

给驱动run文件赋予执行权限，然后安装：

sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.111.run –no-opengl-files

驱动测试：

nvidia-smi

若列出GPU的信息列表，表示驱动安装成功。

2. CUDA 安装

CUDA 官方安装指南见：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html

下载安装文件

前往nvidia开发者网站（https://developer.nvidia.com/nvidia-drive-downloads ）下载CUDA安装文件，需要用邮箱注册、激活账户后才可以下载。

这里下载的是 cuda_9.0.176_384.81_linux-run ，当然也可以选择其他版本，但是需要保证上一步所安装的驱动满足cuda对应版本的要求，不然会报错，具体要求见：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA#requirements。

执行安装

下载之后执行安装：

sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux-run

运行之后会跳出readme文件，然后按住Ctrl + C跳过。然后会出现提示，对于INSTALL NVIDIA Accelerates Graphics Driver for Linux-x86_6 要选择n，因为已经安装过Driver了，此处选择不安装。其他的都接受即可。

CUDA 加入环境变量

打开环境变量配置文件

vi ~/.bash_profile

将下列内容追加到文件末尾：

export LD_LIBRARY_PATH="$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64"
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

执行以下命令使得环境变量生效：

source ~/.bash_profile

测试

安装完成，进入Samples目录，进入$PATH/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery/，输入make进行编译，然后./deviceQuery测试安装结果，如果最后输出Result = PASS，表示测试通过，如下所示：

./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 1070"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          9.0 / 9.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    6.1
  Total amount of global memory:                 8114 MBytes (8507752448 bytes)
  (15) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     1920 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1683 MHz (1.68 GHz)
  Memory Clock rate:                             4004 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  L2 Cache Size:                                 2097152 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 3D=(16384, 16384, 16384)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Supports Cooperative Kernel Launch:            Yes
  Supports MultiDevice Co-op Kernel Launch:      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 9.0, CUDA Runtime Version = 9.0, NumDevs = 1
Result = PASS

3. cuDNN 安装

TensorFlow的运行需要cuDNN库的支持， cuDNN 的安装可以参考官方指南：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html

简单来说，cuDNN需要下载两个文件，一个是运行库，一个是开发者库，下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey 。

下载好之后，执行下列命令进行安装：

sudo dpkg -i libcudnn7_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn7-dev_7.0.3.11-1+cuda9.0_amd64.deb

4. TensorFlow-GPU 安装

以上环境都配置好之后，TensorFlow的安装就简单多了，官方指南：https://www.tensorflow.org/install/install_linux?hl=zh-cn

这里贴出pip3安装命令：

pip3 install tensorflow-gpu

5. 验证安装

root@desk:/home/# python3
Python 3.5.2 (default, Nov 23 2017, 16:37:01)
[GCC 5.4.0 20160609] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'1.9.0'
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello, TensorFlow!'

6. 问题及tips

CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version

不同版本的CUDA对显卡驱动要求不一样，见下表：

CUDA toolkit version Driver version GPU architecture
6.5 >= 340.29 >= 2.0 (Fermi)
7.0 >= 346.46 >= 2.0 (Fermi)
7.5 >= 352.39 >= 2.0 (Fermi)
8.0 == 361.93 or >= 375.51 == 6.0 (P100)
8.0 >= 367.48 >= 2.0 (Fermi)
9.0 >= 384.81 >= 3.0 (Kepler)
9.1 >= 387.26 >= 3.0 (Kepler)

来源：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA#requirements

libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory

没有安装cudnn，安装cudnn即可。

查看GPU使用情况

nvidia-smi

解除指定进程的GPU占用

kill -9 PID

参考

1. Tensorflow基础知识—-ubuntu下安装安装CUDA、cuDNN和tensotflow-gpu版本流程和问题总结：https://sthsf.github.io/wiki/Algorithm/DeepLearning/Tensorflow%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0/Tensorflow%E5%9F%BA%E7%A1%80%E7%9F%A5%E8%AF%86---Tensorflow-gpu%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%AE%89%E8%A3%85.html
2. CUDA 官方安装指南：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html
3. cudnn官方安装指南：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html
4. tensorflow官方安装指南：https://www.tensorflow.org/install/install_linux?hl=zh-cn
5. CUDA对驱动版本要求：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA#requirements

最后更新： 2019年04月19日 21:37

原始链接： http://andersjing.com/2018/07/25/tensorflow-gpu/

Anders Jing

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