如何在Ubuntu18.10下搭建深度学习环境

1、安装cuda之前的准备

降级gcc版本为 4.8，g++版本为 4.8

 sudo apt install gcc-4.8 g++-4.8

sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-4.8 100

sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-4.8 80

2、.安装惹攀cuda 9.0

   （1）下载16.04版本对应的cuda的run文件，安装选项如图1所示

   （2）下载完成后，在终端打开该下载总目录，输入sudo sh sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run。

   （3）根据提示输入accept，y，Enter等

3、设置cuda环境变量

   sudo  gedit ～/.bashrc

文本最后添加内容

Export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64:/usr/local/cuda/extras/CPUTI/lib64

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-9.0/bin

export PATH=$PATH:$LD_LIBRARY_PATH:$CUDA_HOME

4、检测cuda：

cd /usr/local/cuda-9.0/samples/1_Utilities/deviceQuery

   sudo make

./deviceQuery

  看到最后结果是：

       Result = PASS

   如图即可

5、下载cuDNN7.0并复制到指定文件

  （1）下载解压cudnn7.0.5

注册NVIDIA并下载cuDNN包：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 

下载完毕后，切到默认的Downloads文件夹慎珠，可以看到 cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 压缩包，先解压，然后将其中的内容复制到CUDA安装文件夹里面。

(2) 复制罪三蚊cuDNN内容到cuda相关文件夹内

    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、安装tensorflow-gpu

$pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==1.10.0（python3.6）

$Pip  install --upgrade tensorflow-gpu==1.10.0( python2.7 )

测试安装是否成功，终端中输入Python或python3

  再输入import tensorflow as tf

无误则安装成功