最近为了学习 tensorflow，要在主机上安装 tensorflow。所以在 github 上面下载了一个官方编译的 whl 来安装。

一、主机

主机为双路的 Titan xp，系统是 Ubuntu 16.04

二、配置过程

（一）先更新显卡驱动

“系统设置”-- “软件与更新”-- “额外驱动”--选择第一个就好了。

选好后点应用，输入密码，就会自动开始下载更新。

（二）安装CUDA9.0

网址：

https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal

 

根据自己的系统选择 runfile，保存文件。

下载完成后，进入到下载目录，（我的下载在  ~/Downloads/  里）。

 

#给文件添加运行权限

chmod +x ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

#运行安装

sudo ./cuda_9.0.176_384.81_linux.run

（这里会出现一大篇文字，长按 <Enter> or <Ctrl + c> 跳过 ，到最后打上 accept）

注意：第一个提醒你是否安装驱动时，选“n”

 

其余都“y”

#添加环境

gedit ~/.bashrc

把下面的内容添加到最后：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

 

#测试是否安装成功

nvcc --version

 

若输出

则代表安装成功

（三）下载 cudnn 7.0.5

网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

注册个账号，就可以下载了。

 

下载完解压，里面有个cuda文件，里面有两个文件include 和 lib64 ，把里面的文件copy到/usr/local/cuda/里面相应的目录里。

 

#sudo cp ~/Downloads/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

#sudo cp ~/Downloads/cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/

给文件加读权限

#sudo chmod a+x /usr/local/cuda/include/cudnn.h

#sudo chmod a+x /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

 

（四）下载官方编译的whl文件

网址：https://github.com/tensorflow/tensorflow

往下拉，在

第二行的build history里，找到1.8.0版本的whl包下载

 

 

（五）pip 安装whl文件

在 .whl 文件位置打开终端，

sudo pip install tf_nightly_gpu-1.8.0.dev20180416-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl

 

（六）测试是否安装完成

python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> sess.run(hello)
'Hello, TensorFlow!'

没有报错则安装成功

 

（七）查看tensorflow版本

>>> tf.__version__
'1.8.0-dev20180416'