ubuntu16.04+CUDA+Tensorflow+Keras环境搭建

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ubuntu安装环节略过，另外系统安装后记得更新下Nvidia的驱动

实验环境

系统：ubuntu 16.04
显卡：GTX 1060 6G
python环境：python2.7 (已安装Anaconda4.2)

1. 安装CUDA与cuDNN

由于16.04自带的gcc和g++版本是5.4的，需要将其替换为5.0之前的版本

1.1 更换gcc和g++的版本

安装地板版的gcc与g++

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sudo apt-get install gcc-4.9 g++-4.9

删除/usr/bin目录下原始的gcc,g++的链接文件

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cd /usr/bin
sudo rm gcc
sudo rm g++

创建软链接

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sudo ln -s gcc-4.9 gcc
sudo lin -s g++-4.9 g++

1.2 安装CUDA8.0

CUDA下载地址：
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
使用deb包安装

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sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

写环境变：

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vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64

1.3 安装cuDNN

cuDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
解压缩后将文件拷贝到CUDA目录下即可

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sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/
sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/

2. 安装TensorFlow

PS:目前tensorflow已经出了1.0版本，建议参考官方最新的安装指导，旧版本升级可以使用pip install --upgrade tenforlow-gpu
官网提供了多种安装方式，当前的版本是0.12
由于自己以及安装了Anaconda，所以采用该方式安装：

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conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow
# Ubuntu/Linux 64-bit, GPU enabled, Python 2.7
# Requires CUDA toolkit 8.0 and CuDNN v5. For other versions, see "Installing from sources" below.
(tensorflow)$ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

我这里安装的是GPU的版本，如果没有GPU则安装对应的CPU版本即可。

3. 安装Keras

在tensorflow的环境下直接安装即可：

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source activate tensorflow
pip install keras