深度学习第一篇-----tensorflow环境搭建

   学习深度学习首先须要搭建开发环境，如今深度学习框架有不少，可是我仍是选择google开源的tensorflow，安装相对容易一点，适合初学者。因为我是作研究用的，因此我下血本配置了一台GTX1060-6g的显卡。因为个人电脑有显卡，因此我选择了装支持gup版本的tensorflow。若是不须要装支持gpu版本的能够参考  http://blog.csdn.net/keith_bb/article/details/74066691这篇文章来安装。因为我买的带有GPU的本子，我想不能浪费个人本子，因此我爬了无数坑装好了支持gup版本的tensorflow。下面我就分享一下个人安装过程。本次是用源码来进行安装的。html

环境框架：Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn v6+tensorflow1.4java

step1:python

下载所需的软件包。linux

一、下载系统镜像文件Ubuntu16.04  地址https://www.ubuntu.com/download/alternative-downloadsc++

如图所示下载镜像文件。git

二、下载所需的cuda8.0（gtx1060也支持cuda8.0）github

地址https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsweb

如今官网直接更新到9.0ubuntu

cuda 8.0地址https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archiveapi

三、下载cudnn v6

下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn

下载时可能须要登陆，注册帐号后填写调差问卷就能够下载。

下载好所须要的安装包就能够进行按住安装了。

step2:安装

一、首先安装显卡GPU驱动

      打开终端：sudo apt-get update

      选择系统设置→软件更新→附加驱动→选择nvidia最新驱动→应用更改.

二、安装Tensorflow依赖的编译工具bazel

      bazel安装方法网址：https://bazel.build/versions/master/docs/install-ubuntu.html

(1) 安装bazel前，需先安装JDK8

      sudo apt-get installsoftware-properties-common

      sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java

      sudo apt-get update

      sudo apt-get installoracle-java8-installer

      验证java版本：java -version

(2) 安装bazel

      echo "deb [arch=amd64]http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee/etc/apt/sources.list.d/bazel.list

      sudo apt install curl

      curlhttps://bazel.build/bazel-release.pub.gpg | sudo apt-key add -

      sudo apt-get update

      sudo apt-get upgrade bazel

三、因为cuda8.0不支持gcc 5.0以上的编译器，所以须要降级，把编译器版本降到4.9：

       先查看本身的gcc版本

        gcc –v

    下降gcc版本：

      sudoapt-get install g++-4.9

      sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.9 20

      sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-5 10

      sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.9 20

      sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-5 10

      sudo update-alternatives --install /usr/bin/cc cc /usr/bin/gcc 30

      sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc

      sudo update-alternatives --install /usr/bin/c++ c++ /usr/bin/g++ 30

      sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++

查看gcc版本

四、安装cuda 8.0

切换目录到cuda源文件下：

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

sudo apt-get update

 sudo apt-get install cuda

五、安装cuDNN 6.0

cp cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.solitairetheme8 cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz

 tar -xvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.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*

六、配置环境变量

 sudo gedit ~/.bashrc

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

  export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

  export PATH="$CUDA_HOME/bin:$PATH"

继续在terminal中输入:

source ~/.bash_profile #使更改的环境变量生效

七、安装Tensflow

(1) 安装Tensorflow依赖的其它工具包

      sudo apt-get install python-numpy swigpython-dev python-wheel

(2) 下载最新的Tensorflow源码

      sudo apt-get install git

      git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow

(3) 运行configure脚本配置环境信息（一路按回车建默认就行）或者参照下图配置。

八、 经过bazel来编译pip的安装包，而后经过pip安装

在terminal中输入如下命令：（仍是在tensorflow目录下）

Traceback (most recent call last):
  File "setup.py", line 25, in <module>
    from setuptools import find_packages, setup, Command
ImportError: No module named setuptools
setuptools-18.1https://www.cnblogs.com/huanbia/p/4725421.html
1.bazel build -c opt //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
 2.bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
 3.bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg（编译后的安装包在这）
此处可能会出现以下问题：直安装参考连接4.sudo pip install /home/***（你本身的用户名）/Desktop/tensorflow-1.4.0-cp2-none-any.whl

上述第4部可能会出错，须要安装pip 包

命令：sudo apt-get install python-pip

以后执行第四部代码效果以下：

如图所示 安装成功！！！！