deepin15.5搭建tensorflow深度学习环境

deepin15.5搭建深度学习环境,CUDA8.0

不需要Ubuntu那么折腾的方法，所有的都是一键安装，不需要下载安装包,用Ubuntu方案折腾好久没成功

安装NVIDIA驱动

两种方法:

商店安装

1. 在深度商店直接下载深度显卡驱动助手程序 (不要使用命令安装，命令安装没有界面不方便)
2. 安装驱动(等待驱动助手好了就行)
3. 切换为Nvidia独显方案（不要使用大黄蜂方案，因为深度学习太不方便了，需要切换显卡，直接用独显省的麻烦）

切换后需要重启系统，会需要很长时间，千万别强制关机，卡住按按回车就好了，然后会出现一个3D动画是测试显示效果的，直接确认就重启了。

重启进入系统输入:
安装nvidia-smi

sudo apt-get install nvidia-smi

输入nvidia-smi检查是否安装成功（因为我们用的直接是独显，所以不要加optirun），出现显卡型号温度等信息就说明安装成功了

命令行安装

不需要安装大黄蜂方案
直接安装源内闭源驱动包

sudo apt-get install nvidia-driver #安装驱动包

如果以上命令不能正常安装驱动，请终端执行：

ubuntu-drivers list  #检测合适的驱动包

然后使用如下命令安装对应的驱动包，例如检测的结果为nvidia-legacy-340xx-driver

sudo apt-get install  nvidia-legacy-340xx-driver #安装驱动包

其他步骤和商店安装一样

安装CUDA

1. 安装配置gcc,g++
   因为cuda版本原因，cuda8之前都只支持g++-4.8,gcc-4.8
   

   降级gcc,g++,并创建软连接

sudo apt install g++-4.8 gcc-4.8
cd /usr/bin
sudo rm gcc g++
sudo ln -s g++-4.8 g++
sudo ln -s gcc-4.8 gcc

1. 下载CUDA开发工具，官方源就是CUDA 8.0的

sudo apt install nvidia-cuda-dev nvidia-cuda-toolkit nvidia-nsight nvidia-visual-profiler

1. 测试安装是否成功,在终端输入

nvcc -V

显示CUDA的版本，就说明安装成功了。(最近NVIDIA网站备案问题下载不了驱动和CUDA了，这个方法都不用下载)

安装深度学习加速器 cudnn

1. 下载cudnn的安装包(大家直接百度云盘搜索，NVIDIA网站挂了，等会我可以上传一波百度云)。
2. 直接解压，随便放在那里
3. 把解压出来的cuda/include的所有东西复制到/usr/include,cuda/lib64所有东西复制到/usr/lib中
   在终端上编辑如下代码：

cd cuda/include
sudo cp *.h /usr/include 
cd ../lib64 
sudo cp libcudnn* /usr/lib

这样cudnn就安装完成了

安装Tensorflow-gpu版

pip install tensorflow-gpu==1.4 (注意)cuda8.0只支持TensorFlow-gpu 1.4版以下的

python
>>> import tensorflow as tf
>>> sess=tf.Session()

如果正确显示显卡信息说明安装成功了

参考

[1].deepin linux 15.5 + 小米笔记本pro 下的深度学习环境tensorflow-gpu 1.4版本搭建过程
[2].Deepin15.4.1安装Caffe