1.首先安装nvidia显卡驱动:
系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动(361)->应用更改
2.下载CUDA8.0 地址https://developer.nvidia.com/cuda-release-candidate-download(需要登陆)
3.安装cuda
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-rc_8.0.27-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
4.下载cudnn,最好是v4版本 地址：https:developer.nvidia.com/cudnn
5.把cudnn解压复制到cuda下
tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.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*
6.从源码安装tensorflow
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
进入tensorflow根目录(home下)运行./configure配置tensorflow
7.安装Bazel
http://www.bazel.io/docs/install.html
安装其他依赖
sudo apt-get install python-numpy swig python-dev python-wheel
8.建立GPU支持
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer 如发生错误可在后面加上--verbose_failures运行如下
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/cc:tutorials_example_trainer --verbose_failures
完成后运行
bazel-bin/tensorflow/cc/tutorials_example_trainer --use_gpu
此程序会计算一个2*2矩阵的主特征值 输出如下
创建PIP安装包
bazel build -c opt --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package
--config=cuda表示支持gpu
bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
sudo pip install /tmp/tensorflow_pkg/tensorflow-0.9.0-py2-none-any.whl
OK,搞完收工。