Month: March 2017

Tensorflow-0-带GPU支持的安装与校验 零. 回顾与概述 这篇文章详细介绍了Tensorflow的安装和校验安装是否成功的教程，涵盖了在Ubuntu 16.04环境下GPU支持安装和非GPU支持的安装以及校验。 系统概览： Ubuntu 16.04 64位 NVIDIA GTX 770M 内容概览： 根据NVIDIA官方文档安装CUDA-Toolkit 校验CUDA安装是否成功 根据Tensorflow官方文档安装Tensorflow（GPU支持） 校验Tensorflow安装是否成功 原版文档很长，这篇文章给使用Ubuntu的朋友们提供一下便利！ 一. Tensorflow入门资源推荐 我的第一份Tensorflow入门，给大家介绍一下，是Youtube里周莫烦的Tensorflow基础教程，翻墙点击这里带你去看！ 下面好评很多，很基础，现在20集的样子，大家可以订阅，并且希望他能持续更新。 二. Tensorflow安装 首先请翻墙； 点击进入Tensofrflow官网Linux安装页。进入页面之后就会看到安装选择，可以安装非GPU支持的TF（Tensorflow以下简称TF）和GPU支持的TF，我们这边选择安装GPU支持的TF； 检查系统软件硬件是否符合NVIDIA要求； 完整的安装前检查如下： 检查系统GPU是否处于CUDA支持列表 通过 lspci | grep -i nvidia 来查看系统GPU型号；如果没有输入，请先运行update-pciids，然后再次运行上一个命令； 并且到 CUDA支持的GPU列表 查看系统GPU是否处于支持列表； 检查当前Linux版本处于CUDA支持列表 通过 uname -m && cat /etc/*release 来查看Linux版本； CUDA-8支持的Linux版本 检查系统安装了gcc 通过 gcc –version 来查看系统是否安装gcc；如果报错，请安装相应的开发工具包； 检查系统是否安装内核头文件，以及必要的开发工具包； 通过…