● 前置作業與環境
- 使用ubuntu1404 桌面版(英文版)
- 具有nvidia 顯卡
- Tensorflow-gpu 1.4.1版本
- python 2.7.6
- CUDA 8.0
- cuDNN 6.0 (需要nvidia帳號)
● 安裝cuda 8.0
- 教學網址：https://blog.csdn.net/xll_bit/article/details/78304722
- 下載網址：https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive
- 下圖為進入下載網址後，依序選擇版本號
由於安裝non-third part linux，所以一開始不需移除nvidia的驅動程式
【以下是實際安裝cuda-8.0步驟】
- 下載cuda-8.0之.deb套件 (網址如上述)
- 安裝.deb (反黑處根據下載的.deb名字有所更動)
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
$ sudo apt-get update -y - 自動安裝cuda toolkit
$ sudo apt-get install cuda -y - 配置環境變量
(若vim指令沒有安裝，可以先安裝，$ sudo apt-get install vim -y)
$ vim ~/.bashrc
(進入文檔中，移至文檔的最後補述下方環境變數，vim指令不加以敘述)
# CUDA
export LOCAL_DIR=/usr/local
export CUDA_75_HOME=$LOCAL_DIR/cuda-7.5
export CUDA_80_HOME=$LOCAL_DIR/cuda-8.0
export CUDA_HOME=$CUDA_80_HOME
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64: $CUDA_HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_PATH=$CUDA_80_HOME - 離開文件，並啟動環境變數
$ source ~/.bashrc - 重啟 (根據筆電性能，重開機時間需要等待，目前是超過10分鐘，記得動一下滑鼠)
$ sudo reboot
- 測試 (1)
$ nvcc –V - 測試 (2)
$ nvidia-smi
